我知道类似的问题，但是我想征询人们对我的算法的意见，以求在实际成本上尽可能准确地求和浮点数。

这是我的第一个解决方案：

put all numbers into a min-absolute-heap. // EDIT as told by comments below
pop the 2 smallest ones.
add them.
put the result back into the heap.
continue until there is only 1 number in the heap.

这将需要O（n * logn）而不是普通的O（n）。真的值得吗？

第二种解决方案来自我正在处理的数据的特征。这是一个数量庞大的 正 数列表，具有 相似的数量级 。

a[size]; // contains numbers, start at index 0
for(step = 1; step < size; step<<=1)
    for(i = step-1; i+step<size; i+=2*step)
        a[i+step] += a[i];
    if(i < size-1)
        a[size-1] += a[i];

基本思想是以“二叉树”方式进行求和。

注意：这是伪C代码。step<<=1表示乘以2。这将取O（n）。我觉得可能会有更好的方法。您可以推荐/批评吗？