double计算误差 ios_ios double造成误差 - CSDN
  • iOS 解决字符串floatValue,doubleValue等后计算不精确问题,一句话解决精确计算,精确比较
  • iOS精确计算 货币计算

    千次阅读 2016-03-08 10:40:33
    iOS开发中,和货币价格计算相关的,需要注意计算精度的问题。即使只是两位小数,也会出现误差。使用float和double类型运算,是完全不够的。系统提供的API的NSDecimalNumber专门用于进行此类操作。以下是一些基本的...

    声明:本文章是本人汇总网络多篇文章改写,也可以说是转载!!!

    在iOS开发中,和货币价格计算相关的,需要注意计算精度的问题。即使只是两位小数,也会出现误差。使用float和double类型运算,是完全不够的。系统提供的API的NSDecimalNumber专门用于进行此类操作。以下是一些基本的测试,
    float a = 0.01;
    int b = 99999999;
    double c = 0.0;
    c = a*b;
    NSLog(@”%f”,c);
    NSLog(@”%.2f”,c);
    使用float和double类型,结果误差很大。

    下面先普及一下相关知识

    四舍五入VS银行家舍入

    相信细心的程序员们早就发现了.net环境下默认舍入算法的是“四舍六入”的算法。从小学我们就学过“四舍五入”算法,但是更加科学的舍入办法应该是“四舍六入”,也就是今天我们要讨论的“银行家舍入”。
    大家可以做一个Demo。
    C#环境下
    1: class Program
    2: {
    3: static void Main(string[] args)
    4: {
    5: do
    6: {
    7: Console.WriteLine(“请输入一个小数回车测试,输入其他回车结束测试”);
    8: string Num = Console.ReadLine();
    9: try
    10: {
    11: Console.WriteLine(“结果为” + Convert.ToInt16(Convert.ToDouble(Num)));
    12: }
    13: catch (Exception e) {
    14: break;
    15: }
    16: }
    17: while (true );
    18: }
    19: }
    得到的结果如下
    这里写图片描述

    VB.net环境下测试代码为
    1: Sub Main()
    2: Do
    3: Console.WriteLine(“请输入一个小数回车测试,输入其他回车结束测试。”)
    4: Try
    5: Dim a As String = Console.ReadLine()
    6: Console.WriteLine(“结果为:” & CInt(Convert.ToDouble(a)))
    7: Catch ex As Exception
    8: Exit Sub
    9: End Try
    10: Loop
    11: End Sub
    结果如下
    这里写图片描述
    完全符合银行家舍入的规律:四舍六入五考虑,五后非零就进一,五后为零看奇偶,五前为偶应舍去,五前为奇要进一
    关于VB.net中的CInt微软的MSDN上有具体说明
    Fractional Parts. When you convert a nonintegral value to an integral type, the integer conversion functions ( CByte, CInt, CLng, CSByte, CShort, CUInt, CULng, and CUShort) remove the fractional part and round the value to the closest integer.

    If the fractional part is exactly 0.5, the integer conversion functions round it to the nearest even integer. For example, 0.5 rounds to 0, and 1.5 and 2.5 both round to 2. This is sometimes called banker’s rounding, and its purpose is to compensate for a bias that could accumulate when adding many such numbers together.

    相对于四舍五入,银行家舍入的确更加的准确,讨论如下:
    有些童鞋可能认为在一般性的测量中,最后一位小数位上0至9出现的概率是相等的。一共十个数字,0至4可以舍去(四舍),5至9可以进位(五入),多么完美的舍入算法!
    但是!您可能忽略了一点,末尾的0在这里是相当于10还是相当于0?
    为了避免混沌,请看下图:
    这里写图片描述

    图中是用Matlab画的一个简单的数轴,可以看出0.0、0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1.0中0.0和1.0都是0结尾所以不能确定测量数据中的0是哪个零!
    还是看上图,图中只要不满0.5都按照0算,大于0.5都按照1.0算,那么剩下的0.5怎么办?为了体现平均性,看上一位是奇数还是偶数,如果是奇数则进位,如果是偶数则舍去。这正是“银行家舍入”的思想。这样一来便达到了相对于“四舍五入”舍入方法更加平衡的舍入算法。
    PS:“银行家舍入”是 IEEE 规定的舍入标准。因此所有符合 IEEE 标准的语言都是采用这一算法的。
    上文转自:http://www.cnblogs.com/beijiguangyong/

    在普及一下苹果系统给的相关api

    NSDecimalNumber是iOS系统的api,是一种精确计算。主要解决一下问题:
    1、字符串转float等不精确问题。
    2、精确计算
    3、保留小数位数
    4、四舍五入及其它的保留小数位数规则

    NSDecimalNumber的运算
    //1、字符串 -> NSDecimalNumber
    NSDecimalNumber *num1 = [NSDecimalNumber decimalNumberWithString:@”123”];
    NSLog(@”num1 == %@”,num1);
    //2、NSNumber -> NSDecimalNumber(基础类型的话,先转成NSNumber)
    NSDecimalNumber *num2 = [NSDecimalNumber decimalNumberWithDecimal:[[NSNumber numberWithInt:123] decimalValue]];
    NSLog(@”num2 == %@”,num2);

    //相关运算
    
    /*加 +
    - (NSDecimalNumber *)decimalNumberByAdding:(NSDecimalNumber *)decimalNumber;
    - (NSDecimalNumber *)decimalNumberByAdding:(NSDecimalNumber *)decimalNumber withBehavior:(nullable id <NSDecimalNumberBehaviors>)behavior;//带保留小数位数
     */
    NSDecimalNumber *num3 = [num1 decimalNumberByAdding:num2];
    NSLog(@"num3 == %@",num3);
    
    /*减 -
     - (NSDecimalNumber *)decimalNumberBySubtracting:(NSDecimalNumber *)decimalNumber;
     - (NSDecimalNumber *)decimalNumberBySubtracting:(NSDecimalNumber *)decimalNumber withBehavior:(nullable id <NSDecimalNumberBehaviors>)behavior;//带保留小数位数
     */
    NSDecimalNumber *num4 = [num1 decimalNumberBySubtracting:num2];
    NSLog(@"num4 == %@",num4);
    
    /*乘 *
     - (NSDecimalNumber *)decimalNumberByMultiplyingBy:(NSDecimalNumber *)decimalNumber;
     - (NSDecimalNumber *)decimalNumberByMultiplyingBy:(NSDecimalNumber *)decimalNumber withBehavior:(nullable id <NSDecimalNumberBehaviors>)behavior;//带保留小数位数
     */
    NSDecimalNumber *num5 = [num1 decimalNumberByMultiplyingBy:num2];
    NSLog(@"num5 == %@",num5);
    
    /*除 \
     - (NSDecimalNumber *)decimalNumberByDividingBy:(NSDecimalNumber *)decimalNumber;
     - (NSDecimalNumber *)decimalNumberByDividingBy:(NSDecimalNumber *)decimalNumber withBehavior:(nullable id <NSDecimalNumberBehaviors>)behavior;//带保留小数位数
     */
    NSDecimalNumber *num6 = [num1 decimalNumberByDividingBy:num2];
    NSLog(@"num6 == %@",num6);
    
    /*比较 
     - (NSComparisonResult)compare:(NSNumber *)decimalNumber;
     */
    
    NSComparisonResult result = [num1 compare:num2];
    NSLog(@"result == %ld",(long)result);
    
    
    //保留小数及相关参数含义
    /*保留小数
     + (instancetype)decimalNumberHandlerWithRoundingMode:(NSRoundingMode)roundingMode scale:(short)scale raiseOnExactness:(BOOL)exact raiseOnOverflow:(BOOL)overflow raiseOnUnderflow:(BOOL)underflow raiseOnDivideByZero:(BOOL)divideByZero;
     */
    
      //1、 NSRoundingMode
    // Rounding policies :
    // Original
    //    value 1.2  1.21  1.25  1.35  1.27
    // Plain    1.2  1.2   1.3   1.4   1.3
    // Down     1.2  1.2   1.2   1.3   1.2
    // Up       1.2  1.3   1.3   1.4   1.3
    // Bankers  1.2  1.2   1.2   1.4   1.3
    
     /* typedef NS_ENUM(NSUInteger, NSRoundingMode) {
        NSRoundPlain,   // Round up on a tie        四舍五入
        NSRoundDown,    // Always down == truncate  向下保留
        NSRoundUp,      // Always up                向上保留
        NSRoundBankers  // on a tie round so last digit is even 貌似是:
    
        if(四舍五入位 == 5)(四舍五入位(5)+  保留位 )%2 == 0 ? 入 : 舍 ;
    
        if(四舍五入位 != 5) 遵从四舍五入
    };
    */
    //2、scale 保留小数个数
    //3、其它:溢出等是否报错
    
    NSDecimalNumber *num_1 = [NSDecimalNumber decimalNumberWithString:@"1.2"];
    NSDecimalNumber *num_2 = [NSDecimalNumber decimalNumberWithString:@"3.4"];
    NSDecimalNumberHandler *handel = [NSDecimalNumberHandler decimalNumberHandlerWithRoundingMode:NSRoundBankers scale:2 raiseOnExactness:NO raiseOnOverflow:NO raiseOnUnderflow:NO raiseOnDivideByZero:NO];
    
    NSDecimalNumber *num_3 = [num_1 decimalNumberByDividingBy:num_2 withBehavior:handel];
    NSLog(@"num_3 == %@",num_3);
    
    //打印结果
    /*
     2015-12-11 13:26:28.269 test[32280:9906455] num1 == 123
     2015-12-11 13:26:28.269 test[32280:9906455] num2 == 123
     2015-12-11 13:26:28.269 test[32280:9906455] num3 == 246
     2015-12-11 13:26:28.270 test[32280:9906455] num4 == 0
     2015-12-11 13:26:28.270 test[32280:9906455] num5 == 15129
     2015-12-11 13:26:28.270 test[32280:9906455] num6 == 1
     2015-12-11 13:26:28.270 test[32280:9906455] result == 0
     2015-12-11 13:26:28.270 test[32280:9906455] num_3 == 0.35
     */
    

    结果总结之后写了这些代码:

    // Add 加, subtract 减, multiply 乘, divide 除 NSDecimalNumberHandler * hander = [NSDecimalNumberHandler decimalNumberHandlerWithRoundingMode:NSRoundPlain scale:2 raiseOnExactness:NO raiseOnOverflow:NO raiseOnUnderflow:NO raiseOnDivideByZero:YES]; NSDecimalNumber * numRateF = [NSDecimalNumber decimalNumberWithString:[self.dataArray objectAtIndex:1]]; NSDecimalNumber * numRateE = [numRateF decimalNumberByDividingBy:[NSDecimalNumber decimalNumberWithString:@”10”]]; NSDecimalNumber * numTatal = [NSDecimalNumber decimalNumberWithString:self.totalAmtText.text]; NSDecimalNumber * numOther = [NSDecimalNumber decimalNumberWithString:self.otherAmtText.text]; NSDecimalNumber * numJian = [numTatal decimalNumberBySubtracting:numOther withBehavior:hander]; NSDecimalNumber * numCheng = [numJian decimalNumberByMultiplyingBy:numRateE withBehavior:hander]; NSDecimalNumber * numJia = [numCheng decimalNumberByAdding:numOther withBehavior:hander]; self.actAmtLabel.text = [[numJia stringValue] stringByAppendingString:@” 元”];

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  • 1、浮点数运算带来的问题 CGFloat badnum = 1.05f; NSLog(@"...复制代码在日常工作中涉及到浮点数(float、double)的运算 2、浮点数运算精度的解决方案 NSDecimalNumber的实现 #define NSDecimalMaxSiz...

    1、浮点数运算带来的问题

    CGFloat badnum = 1.05f;
    NSLog(@"badnumX100 = %f",badnum*100);
    //输出
    //badnumX100 = 104.999995  
    复制代码

    在日常工作中涉及到浮点数(float、double)的运算

    2、浮点数运算精度的解决方案

    NSDecimalNumber的实现

    #define NSDecimalMaxSize (8)
        // Give a precision of at least 38 decimal digits, 128 binary positions.
    
    #define NSDecimalNoScale SHRT_MAX
    
    typedef struct {
        signed   int _exponent:8;//幂指数
        unsigned int _length:4;     // length == 0 && isNegative -> NaN
        unsigned int _isNegative:1;//符号
        unsigned int _isCompact:1;
        unsigned int _reserved:18;
        unsigned short _mantissa[NSDecimalMaxSize];//存储数据
    } NSDecimal;
    复制代码

    使用NSDecimalNumber进行浮点数的运算

        //100.0转化成NSDecimalNumber
        NSDecimalNumber *g_100 = [NSDecimalNumber decimalNumberWithString:@"100"];
        //1.05转化成NSDecimalNumber
        NSDecimalNumber *g_105 = [NSDecimalNumber decimalNumberWithString:@"1.05"];
        //两个数相乘 1.05X100
        NSDecimalNumber *goodnum = [g_105 decimalNumberByMultiplyingBy:g_100];
        NSLog(@"goodnum 1.05X100 = %@",goodnum);
    
        //输出
        //goodnum 1.05X100 = 105
    复制代码

    浮点数判等

    由于浮点数内部存储地不精确,在比较两个浮点数是否相等时,不能简单地使用 == 符号来判断。 判断两个浮点数 A, B 是否相等,需要转化成求这两个浮点数差的绝对值 C,即 C = fabs(A - B),然后看这个值 C 是否小于一个极小数。 如果小于一个极小数,则可以认为这两个浮点数是相等的。 根据实际工程中的需要,通常这个极小数的参考值是 1e-6 或 1e-8 。

    3、浮点数在计算机中的存储方式导致精度问题

    浮点数在计算机中的存储方式

    不论是 float 类型还是 double 类型,在存储方式上都是遵从IEEE的规范:

    float 遵从的是 IEEE R32.24;double 遵从的是 IEEE R64.53;

    单精度或双精度在存储中,都分为三个部分:

    符号位 (Sign):0代表正数,1代表为负数; 指数位 (Exponent):用于存储科学计数法中的指数数据; 尾数部分 (Mantissa):采用移位存储尾数部分;

    R32.24 和 R64.53 的存储方式都是用科学计数法来存储数据的,比如:

    8.25 用十进制表示为:8.25 X 10^0 120.5 用十进制表示为:1.205 X 10^2

    而计算机根本不认识十进制的数据,他只认识0和1。所以在计算机存储中,首先要将上面的数更改为二进制的科学计数法表示:

    8.25 用二进制表示为:1000.01 可以表示为1.0001 X2^3 120.5 用二进制表示为:1110110.1 可以表示为1.1101101 X2^6

    任何一个数的科学计数法表示都为1. xxx * 2n ,尾数部分就可以表示为xxxx,由于第一位都是1,所以将小数点前面的1省略。由此,23bit的尾数部分,可以表示的精度却变成了24bit,道理就是在这里。

    对于指数部分,因为指数可正可负(占1位),所以8位的指数位能表示的指数范围就只能用7位,范围是:-127至128。所以指数部分的存储采用移位存储,存储的数据为元数据 加上 127

    元数据 加上 127

    “指数”从00000000开始(表示-127)至11111111(表示+128) 所以,10000000表示指数1 (127 + 1 = 128 --> 10000000 ) ; 指数为 3,则为 127 + 3 = 130,表示为 01111111 + 11 = 10000010 ;

    二进制反推出浮点数: 如下内存数据:01000010111011010000000000000000, 将该数据分段:0  10000101  11011010000000000000000
    计算出这样一组数据表示为:

    1101101*10(133-127=6) =1.1101101 * 2= 1110110.1=120.5

    2.2和2.25的区别

    单精度的 2.2 转换为双精度后,精确到小数点后13位之后变为了2.2000000476837 而单精度的 2.25 转换为双精度后,变为了2.2500000000000

    2.25** 的单精度存储方式表示为:**0 10000001 00100000000000000000000

    2.25** 的双精度存储方式表示为:**0 10000000 0010010000000000000000000000000000000000000000000000000

    这样 2.25 在进行强制转换的时候,数值是不会变的。

    **将十进制的小数转换为二进制的小数的方法是:****将小数*2****,取整数部分。**
    
       0.2×2=0.4,所以二进制小数第一位为0.4的整数部分0;
    
       0.4×2=0.8,第二位为0.8的整数部分0;
    
       0.8×2=1.6,第三位为1;
    
       0.6×2=1.2,第四位为1;
    
       0.2×2=0.4,第五位为0;
    
       ...... 这样永远也不可能乘到=1.0,得到的二进制是一个无限循环的排列 00110011001100110011...
    复制代码

    对于单精度数据来说,尾数只能表示 24bit 的精度,所以2.2的 float 存储为:

    但是这种存储方式,换算成十进制的值,却不会是2.2。

    因为在十进制转换为二进制的时候可能会不准确(如:2.2),这样就导致了误差问题!

    并且 double 类型的数据也存在同样的问题!

    所以在浮点数表示中,都可能会不可避免的产生些许误差!

    在单精度转换为双精度的时候,也会存在同样的误差问题。

    展开全文
  • 深入浅出iOS浮点数精度问题 (下)

    千次阅读 2017-09-06 20:11:39
    我们提到计算机内部是无法用浮点数精确表示一些大部分实数的,但在涉及到金额交易的业务场景中,我们真的对精度问题束手无策吗?显然不是。Foundation 框架中内置了高精度算法处理库 NSDecimalNumber.h 用于处理一切...

    目录

    一,加减乘除

    二,舍入

    三,封装


    在 深入浅出iOS浮点数精度问题 (上) 中,我们提到计算机内部是无法用浮点数精确表示一些大部分实数的,但在涉及到金额交易的业务场景中,我们真的对精度问题束手无策吗?

    显然不是。

    Foundation 框架中内置了高精度算法处理库 NSDecimalNumber.h 用于处理一切对精度有要求的需求。

    下面演示一些基本的使用:

    一,加减乘除

    演示1.png

    二,舍入

    演示2.png

    向上取整即为 ceil(value)

    向下取整即为 floor(vlaue)

    这两个可以很轻易的理解,但假如你对四舍五入六去偶这种舍入方式稍微感到有点摸不着头脑的话,请看下面几个例子。

    四舍五入 & 四舍六入五去偶.png

    三,封装

    看完上面的高精度算法处理,你可能会想,精度的处理好是好,可这写起来未免太繁琐了吧!这么一大坨代码,就为了表达一个 1 + 2 ???你是希尔瑞斯吗??再加上这冗长的取名方式 decimalNumberByMultiplyingBy: 简直是醉了…..

    好,下面我们来封装一下内置的高精度算法库,让调用更加轻松简单

    想达到的最终调用效果是能够直接使用 NSString 字面量搭配点语法就能调用一个四则运算或者指定小数点后几位的舍入,写起来就像 Java 中对大数处理的感觉,类似这种

    1 + 3 - 4 + 9 - 123
    @”1”.add(@”3”).sub(@”4”).add(@”9”).sub(@”123”)

    1.1239123987324 > 1.123999999999
    @”1.1239123987324”.g(@”1.123999999999”)

    999 <= 1000
    @”999”.le(@”1000”)

    将1.3674 四舍五入到小数点后两位
    @”1.3674”.roundToPlain(2)

    将1.3674 四舍六入五去偶到小数点后四位
    @”1.3674”.roundToBankers(4)

    将1.3674 向上舍入到小数点后三位
    @”1.3674”.roundToUp(3)

    将1.3674 向下舍入到小数点后一位
    @”1.3674”.roundToDown(1)

    要达到这样的效果,需要使用链式编程的一些技巧。我们知道,在 Objective-C 中,Block 也是一种对象,它可以通过 block(param1, param2,…) 的方式进行调用,那么我们可以提供一个方法,它的返回值是一个block,如下代码所示:

    链式调用第一步.h

    然后实现它, 在 block 中打印一句话
    链式调用第一步.m

    在 main 函数里使用实例对象,便可以达到如下代码所示的调用效果
    链式调用测试用例

    接下来我们实现链式的调用,这需要 block 对象返回调用者本身,如下代码所示
    链式调用第二步.h .m

    模仿上面过程,我们可以开始创作这个高精度算法链式调用的分类啦~~~

    接口 :

    123123123123.png

    实现 :

    66666666.png

    最终达到的调用效果如下所示:

    链式调用封装高精度算法

    展开全文
  • ios 浮点数精度问题

    千次阅读 2016-03-31 15:11:09
    一般用java的BigDecimal就能解决,最近遇到ios项目中一些精度问题,我们平时用的最多的应该是float,double之类的,当然ios还有一个类CGFloat,这个类包含了float和double,然后在计算小数的时候也会有误差。...

    本人是在金融类公司工作,经常涉及到money的计算问题,特别是在算利息这种情况时会遇到除不尽导致小数位数过多的问题。之前一直在写Java,涉及到精度问题,一般用java的BigDecimal就能解决,最近遇到ios项目中一些精度问题,我们平时用的最多的应该是float,double之类的,当然ios还有一个类CGFloat,这个类包含了float和double,然后在计算小数的时候也会有误差。目前测试下来发现在iphone4S或者说在ios7.0上会存在丢失精度的问题,有兴趣的可以试下:

    369258147*0.108*365*12/(12*365)  + 369258147*0.01*365*12/(12*365)

    在ios7.0上,用double类型算出来为43572461.50,而真实的其实为43572461.34。(注:请不要在windows计算器上算,因为我这里的例子比较特殊,除数正好可以被抵消。)

    其实我这里要说的是,ios本身也提供了一个类NSDecimalNumber,这个类跟java的BigDecimal类似,也能做高精度浮点数运算,只是写起来稍稍麻烦了点。


     double investmentEarnings = plan.investAmount.doubleValue*plan.yearRate.doubleValue*days*plan.typeTerm.integerValue/(12*closeDays);

    改进之后

     NSDecimalNumber* decInvestmentEarnings = [[[[decInvestAmount decimalNumberByMultiplyingBy:decYearRate] decimalNumberByMultiplyingBy:decDays] decimalNumberByMultiplyingBy:decTypeTerm] decimalNumberByDividingBy:[decMonths decimalNumberByMultiplyingBy:decCloseDays]];

    这点跟Java的BigDecimal类似,要用其提供的加减乘除来运算,否则就会导致精度丢失的问题。

    展开全文
  • 解决double和float精度不准的问题

    千次阅读 2016-03-19 19:35:24
    所以float和double型是为了科学计算而设计的,并不适合精确的十进制计算.   就像一个十进制的小数,要不断地乘以2取整,但在这个过程中可能会一直循环下去,这就造成了数据的不精确。  所以在必须要求数据
  • iOS 浮点数 精度丢失 doubleValue floatValue NSString iEEE
  • 前言: 很少写知识文章或技术文章,迈出第一步勇气还是要的。...试过用NSString来处理,可是加减乘除还是要转换成基本类型,又会计算精度误差。 问题如图下: 刚好有个判断逻辑是: if (payAmoun...
  • 目录 float和double在内存存储解析1. 存储方式2. 十进制小数与二进制小数的转换2.1. 十进制小数转二进制小数2.2. 二进制小数转十进制小数3. 精度4. 示例5. 单精度转换为双精度的问题 float和double在内存存储解析 ...
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    千次阅读 2017-10-20 16:16:34
    iOS 数学函数
  • 我们都知道,对计算机而言Float,Double这类浮点数因为都是以科学计数法方式存储,所以都存在着计算上的误差,所以不能直接对它们进行相关计算。 在每种语言中都有相应的高精度计算方式,如Java中得BigDecimal类,C#...
  • iOS开发下载文件速度计算

    千次阅读 2015-01-29 11:05:25
    当我们写下载界面的时候,需要向用户展示每秒下载多少KB,这个时候就需要计算速度。如下: 我用的是AFNetworking来做下载的,我们拿AFHTTPRequestOperation来举列,AFHTTPRequestOperation中有个...
  • iOS - NSDate计算时间差

    2019-04-18 09:55:21
    // 时间1 NSDate *date1 = [NSDate date]; NSTimeZone *zone1 = [NSTimeZone systemTimeZone]; NSInteger interval1 = [zone1 secondsFromGMTForDate:date1]; ...NSDate *localDate1 = [date1 ...
  • IOS 计算两个经纬度之间的距离 一 丶 -(double)distanceBetweenOrderBy:(double) lat1 :(double) lat2 :(double) lng1 :(double) lng2{ CLLocation *curLocation = [[CLLocation alloc] initWithLatitude:...
  • 解决 double 转 BigDecimal 时出现的精度问题 比如,double dd=344999.03d; 转成 BigDecimal 类型,BigDecimal ss=new BigDecimal(dd); 最后,ss的值是344999.03000000002793967723846435546875 失真了。 解决...
  • 在开发中可能会遇到这种需求,前端获取的地理坐标并不能在后台以double的形式表示,需要将其转化为其他样式比如:XX度XX分XX秒 的形式表示 进而转化为秒的形式即整形的形式封装了两个类可直接实现地图经纬度坐标真实和...
  • iOS开发中,和货币价格计算相关的,需要注意计算精度的问题。即使只是两位小数,也会出现误差。使用float类型运算,是完全不够的。经过一番测试,最后选择使用系统提供的API的NSDecimalNumber来进行更好的解决。 ...
  • iOS开发:货币的精确计算 一,问题 在做iOS移动端的支付时遇到了一个问题:支付宝支付是直接传入订单金额,而微信支付的单位是以分为单位,需要将订单金额乘以100后取整,因此二导致你的订单的金额与实际的...
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