Làm thế nào tôi có thể so sánh đúng các giá trị kép cho sự bằng nhau trong một bài kiểm tra đơn vị?

Gần đây tôi đã thiết kế một mô-đun chuỗi thời gian trong đó chuỗi thời gian của tôi về cơ bản là a SortedDictionnary<DateTime, double>.

Bây giờ tôi muốn tạo các bài kiểm tra đơn vị để đảm bảo rằng mô-đun này luôn hoạt động và tạo ra kết quả mong đợi.

Một hoạt động phổ biến là tính toán hiệu suất giữa các điểm trong chuỗi thời gian.

Vì vậy, những gì tôi làm là tạo một chuỗi thời gian với, giả sử, {1.0, 2.0, 4.0} (tại một số ngày) và tôi hy vọng kết quả sẽ là {100%, 100%}.

Vấn đề là, nếu tôi tự tạo một chuỗi thời gian với các giá trị {1.0, 1.0} và tôi kiểm tra sự bằng nhau (bằng cách so sánh từng điểm), thử nghiệm sẽ không vượt qua, vì sẽ luôn có sự không chính xác khi làm việc với các biểu diễn nhị phân của thực số.

Do đó, tôi quyết định tạo chức năng sau:

private static bool isCloseEnough(double expected, double actual, double tolerance=0.002)
{
    return squaredDifference(expected, actual) < Math.Pow(tolerance,2);
}

Có một cách phổ biến khác để đối phó với một trường hợp như vậy?

Tôi có thể nghĩ ra hai cách khác để giải quyết vấn đề này:

Bạn có thể sử dụng Is.InRange:

Assert.That(result, Is.InRange(expected-tolerance, expected+tolerance));

Bạn có thể sử dụng Math.Round:

Assert.That(Math.Round(result, sigDigits), Is.EqualTo(expected));

Tôi nghĩ rằng cả hai cách đều biểu cảm hơn một chức năng chuyên dụng, bởi vì người đọc có thể thấy chính xác những gì đang xảy ra với số của bạn trước khi nó được so sánh với giá trị mong đợi.

Như RichardM đã đề xuất, nếu bạn không sử dụng NUnit, cách tốt nhất dường như là sử dụng Assert.AreEqual (gấp đôi, gấp đôi, gấp đôi) , trong đó cách cuối cùng là độ chính xác.

Nó phụ thuộc vào những gì bạn làm với những con số. Nếu bạn đang thử nghiệm một phương thức được cho là ví dụ: chọn một giá trị phù hợp từ một bộ đầu vào dựa trên một số tiêu chí, thì bạn nên kiểm tra sự bình đẳng nghiêm ngặt. Nếu bạn đang thực hiện các phép tính dấu phẩy động, thông thường bạn sẽ cần kiểm tra với dung sai khác không. Độ dung sai lớn đến mức nào tùy thuộc vào các phép tính, nhưng với độ chính xác gấp đôi, điểm khởi đầu tốt là chọn dung sai tương đối 1E-14 cho các phép tính đơn giản và 1E-8 (dung sai) cho các phép tính phức tạp hơn. YMMV tất nhiên, và bạn cần thêm một số dung sai tuyệt đối nhỏ nếu kết quả mong đợi là 0.