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  • 今天一个案子,用户反映数量差异明明是 2.0-1.8,显示的结果却为0.20000005...public class Test2 {/*** @param args*/public static void main(String[] args) {Float xx = 2.0f;Float yy = 1.8f;Float tt = xx - y...

    今天一个案子,用户反映数量差异明明是 2.0-1.8,显示的结果却为0.20000005,就自己写了段方法测试了一下:

    package test1;

    public class Test2 {

    /**

    * @param args

    */

    public static void main(String[] args) {

    Float xx = 2.0f;

    Float yy = 1.8f;

    Float tt = xx - yy;

    System.out.println("tttttt-----" + tt);

    }

    }

    果然输出结果是: tttttt-----0.20000005

    再测试了几个float类型的减法,除了*.0这样的相减没有异议之外,都存在这个问题,就是说float在相减的时候精度丢失了。后来在网上找到一段解决这个问题的办法,记在这里:

    package test1;

    import java.math.BigDecimal;

    public class Test2 {

    /**

    * @param args

    */

    public static void main(String[] args) {

    Float xx = 2.2f;

    Float yy = 2.0f;

    Float tt = xx - yy;

    BigDecimal b1 = new BigDecimal(Float.toString(xx));

    BigDecimal b2 = new BigDecimal(Float.toString(yy));

    float ss = b1.subtract(b2).floatValue();

    System.out.println("ssss----" + ss);

    System.out.println("tttttt-----" + tt);

    }

    }

    输出为:

    ssss----0.2

    tttttt-----0.20000005

    这样一对比,差异就很明显了。

    解决了问题,再找了一下为什么会产生这种差异:

    问题提出:12.0f-11.9f=0.10000038,"减不尽"为什么?

    现在我们就详细剖析一下浮点型运算为什么会造成精度丢失?

    1、小数的二进制表示问题

    首先我们要搞清楚下面两个问题:

    (1) 十进制整数如何转化为二进制数

    算法很简单。举个例子,11表示成二进制数:

    11/2=5 余 1

    5/2=2 余 1

    2/2=1 余 0

    1/2=0 余 1

    0结束 11二进制表示为(从下往上):1011

    这里提一点:只要遇到除以后的结果为0了就结束了,大家想一想,所有的整数除以2是不是一定能够最终得到0。换句话说,所有的整数转变为二进制数的算法会不会无限循环下去呢?绝对不会,整数永远可以用二进制精确表示 ,但小数就不一定了。

    (2) 十进制小数如何转化为二进制数

    算法是乘以2直到没有了小数为止。举个例子,0.9表示成二进制数

    0.9*2=1.8 取整数部分 1

    0.8(1.8的小数部分)*2=1.6 取整数部分 1

    0.6*2=1.2 取整数部分 1

    0.2*2=0.4 取整数部分 0

    0.4*2=0.8 取整数部分 0

    0.8*2=1.6 取整数部分 1

    0.6*2=1.2 取整数部分 0

    ......... 0.9二进制表示为(从上往下): 1100100100100......

    注意:上面的计算过程循环了,也就是说*2永远不可能消灭小数部分,这样算法将无限下去。很显然,小数的二进制表示有时是不可能精确的 。其实道理很简单,十进制系统中能不能准确表示出1/3呢?同样二进制系统也无法准确表示1/10。这也就解释了为什么浮点型减法出现了"减不尽"的精度丢失问题。

    2、 float型在内存中的存储

    众所周知、 Java 的float型在内存中占4个字节。float的32个二进制位结构如下

    float内存存储结构

    4bytes 31 30 29----23 22----0

    表示 实数符号位 指数符号位 指数位 有效数位

    其中符号位1表示正,0表示负。有效位数位24位,其中一位是实数符号位。

    将一个float型转化为内存存储格式的步骤为:

    (1)先将这个实数的绝对值化为二进制格式,注意实数的整数部分和小数部分的二进制方法在上面已经探讨过了。

    (2)将这个二进制格式实数的小数点左移或右移n位,直到小数点移动到第一个有效数字的右边。

    (3)从小数点右边第一位开始数出二十三位数字放入第22到第0位。

    (4)如果实数是正的,则在第31位放入“0”,否则放入“1”。

    (5)如果n 是左移得到的,说明指数是正的,第30位放入“1”。如果n是右移得到的或n=0,则第30位放入“0”。

    (6)如果n是左移得到的,则将n减去1后化为二进制,并在左边加“0”补足七位,放入第29到第23位。如果n是右移得到的或n=0,则将n化为二进制后在左边加“0”补足七位,再各位求反,再放入第29到第23位。

    举例说明: 11.9的内存存储格式

    (1) 将11.9化为二进制后大约是" 1011. 1110011001100110011001100..."。

    (2) 将小数点左移三位到第一个有效位右侧: "1. 011 11100110011001100110 "。 保证有效位数24位,右侧多余的截取(误差在这里产生了 )。

    (3) 这已经有了二十四位有效数字,将最左边一位“1”去掉,得到“ 011 11100110011001100110 ”共23bit。将它放入float存储结构的第22到第0位。

    (4) 因为11.9是正数,因此在第31位实数符号位放入“0”。

    (5) 由于我们把小数点左移,因此在第30位指数符号位放入“1”。

    (6) 因为我们是把小数点左移3位,因此将3减去1得2,化为二进制,并补足7位得到0000010,放入第29到第23位。

    最后表示11.9为: 0 1 0000010 011 11100110011001100110

    再举一个例子:0.2356的内存存储格式

    (1)将0.2356化为二进制后大约是0.00111100010100000100100000。

    (2)将小数点右移三位得到1.11100010100000100100000。

    (3)从小数点右边数出二十三位有效数字,即11100010100000100100000放入第22到第0位。

    (4)由于0.2356是正的,所以在第31位放入“0”。

    (5)由于我们把小数点右移了,所以在第30位放入“0”。

    (6)因为小数点被右移了3位,所以将3化为二进制,在左边补“0”补足七

    位,得到0000011,各位取反,得到1111100,放入第29到第23位。

    最后表示0.2356为:0 0 1111100 11100010100000100100000

    将一个内存存储的float二进制格式转化为十进制的步骤:

    (1)将第22位到第0位的二进制数写出来,在最左边补一位“1”,得到二十四位有效数字。将小数点点在最左边那个“1”的右边。

    (2)取出第29到第23位所表示的值n。当30位是“0”时将n各位求反。当30位是“1”时将n增1。

    (3)将小数点左移n位(当30位是“0”时)或右移n位(当30位是“1”时),得到一个二进制表示的实数。

    (4)将这个二进制实数化为十进制,并根据第31位是“0”还是“1”加上正号或负号即可。

    3、浮点型的减法运算

    浮点加减运算过程比定点运算过程复杂。完成浮点加减运算的操作过程大体分为四步:

    (1) 0操作数的检查;

    如果判断两个需要加减的浮点数有一个为0,即可得知运算结果而没有必要再进行有序的一些列操作。

    (2) 比较阶码(指数位)大小并完成对阶;

    两浮点数进行加减,首先要看两数的 指数位 是否相同,即小数点位置是否对齐。若两数 指数位 相同,表示小数点是对齐的,就可以进行尾数的加减运算。反之,若两数阶码不同,表示小数点位置没有对齐,此时必须使两数的阶码相同,这个过程叫做对阶 。

    如何对 阶(假设两浮点数的指数位为 Ex 和 Ey ):

    通过尾数的移位以改变 Ex 或 Ey ,使之相等。 由于浮点表示的数多是规格化的,尾数左移会引起最高有位的丢失,造成很大误差;而尾数右移虽引起最低有效位的丢失,但造成的误差较小,因此,对阶操作规定使尾数右移,尾数右移后使阶码作相应增加,其数值保持不变。很显然,一个增加后的阶码与另一个相等,所增加的阶码一定是小阶。因此在对阶时,总是使小阶向大阶看齐 ,即小阶的尾数向右移位 ( 相当于小数点左移 ) ,每右移一位,其阶码加 1 ,直到两数的阶码相等为止,右移的位数等于阶差 △ E 。

    (3) 尾数(有效数位)进行加或减运算; 对阶完毕后就可 有效数位 求和。 不论是加法运算还是减法运算,都按加法进行操作,其方法与定点加减运算完全一样。

    (4) 结果规格化并进行舍入处理。

    4、 计算12.0f-11.9f

    12.0f 的内存存储格式为: 0 1 0000010 10000000000000000000000

    11.9f 的内存存储格式为: 0 1 0000010 011 11100110011001100110

    可见两数的指数位完全相同,只要对有效数位进行减法即可。

    12.0f-11.9f 结果: 0 1 0000010 00000011001100110011010

    将结果还原为十进制为: 0.000 11001100110011010= 0.10000038

    //------------------------------------------------------------------------一个此类问题的例子----------------------------------------------------------------------------

    在精确计算,尤其是有关金钱的商业运算中,不能使用float和double类型。

    看如下的例子:

    商店里某种糖果的价格是0.1元,0.2元,0.3元, …… 依此类推,一直到1.00元。现在你手中有1元钱。你想买一些糖果,假设你从1角的糖果开始依次买,一种价格的买一颗。计算一下一共可以买多少颗糖果,最后会剩下多少零钱。

    第一个程序:

    package com.mytest;

    public class Test {

    private static final double FUNDS = 1.00;

    private static final double TEN_CENTS = .1;

    public static void main( String[] args ) {

    int itemsBought = 0;

    double myfund = FUNDS;

    for (double price = TEN_CENTS; price < myfund; price+= TEN_CENTS) {

    itemsBought++;

    myfund-= price;

    }

    System.out.println("itemsBought: " + itemsBought);

    System.out.println("myfund left: " + myfund);

    }

    }

    在这里,使用double类型,进行计算,但是却得到如下结果:

    itemsBought: 3

    myfund left: 0.3999999999999999

    这并不是正确的结果。在涉及金钱的运算中,应该使用BigDecimal。

    正确的程序如下:

    package com.mytest;

    import java.math.BigDecimal;

    public class Test {

    private static final BigDecimal FUNDS = new BigDecimal("1.00");

    private static final BigDecimal TEN_CENTS = new BigDecimal(".10");

    public static void main( String[] args ) {

    int itemsBought = 0;

    BigDecimal myfund = FUNDS;

    for (BigDecimal price = TEN_CENTS; price.compareTo(myfund) <= 0; price = price.add(TEN_CENTS)) {

    itemsBought++;

    myfund = myfund.subtract(price);

    }

    System.out.println("itemsBought: " + itemsBought);

    System.out.println("change: " + myfund);

    }

    }

    打印结果:

    itemsBought: 4

    change: 0.00

    这才是正确的答案

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  • float型运算为什么会损失精度float占用32bit,其中24bit用于表示有效数字。float rv = 0.0; rv = 88889999;为什么调试程序的时候发现赋值后rv 编程由于字长有限,浮点数能够精确表示的数是有限的,因而也是离散的。...

    float型运算为什么会损失精度

    float占用32bit,其中24bit用于表示有效数字。

    float rv = 0.0; rv = 88889999;为什么调试程序的时候发现赋值后rv 编程由于字长有限,浮点数能够精确表示的数是有限的,因而也是离散的。浮点数一般都存在舍入误差,很多数字无法精确表示,浮点数不要用于比较。由于其是近似存储,值越大,精度损失越大,越不精确。如果需要进行不产生舍入误差的精确数字计算。

    java float double精度为什么会丢失

    由于对float或double 的使用不当,可能会出现精度丢失的问题。问题大概情况可以通过如下代码理解: public class FloatDoubleTest { public static void main(String[] args) { float f = 20014999; double d = f; double d2 = 20014999; System

    float类型转化为int类型时,是否会损失精度?如果float存的是整数,只要不是超出int的存储范围,是不会损失精度的,二进制可以准确表示整数。。。

    int和float之间可以互相转换而不损失精度吗

    float和double只是位数不一样,对浮点数的表示方式都是一样的。float会损失精确,doube必然也会损失精度。 补充: java 的浮点类型都依据 IEEE 754 标准。IEEE 754 定义了32 位和 64 位双精度两种浮点二进制小数标准。

    C中的float和double的有效数字和精度各是多少?

    有效数字和精度是不是同一概念? C中的float和double的有效数字和精度各float有效数字位为6 – 7位,字节数为4,指数长度为8位,小数长度为23位。取值范围为 3.4E-38~3.4E+38。 double有效数字位为15 – 16位,字节数为8,指数长度为11位,小数长度为52位。取值范围为1.7E-308~1.7E+308。

    int 转 float 为什么有时会丢失精度

    int是整型,用来表示整数,其值是精确值。 float是浮点型,用来表示实数,其值是近似值。 所以当int转换为float时,是由准确值变成了近似值,所以会丢失精度。 比如int 的1000,转换为浮点型时,可能会被存成1000.00000000001。

    为什么float类型的变量赋值给int型变量,精度会损为什么float类型的变量赋值给int型变量,精度会损失,如38.5,放大100倍浮点数的保存和运算会有误差。但是float能保证7位有效数字哦。

    以上就是CSS布局HTML为大家整理的float精度损失 int 转 float 为什么有时会丢失精度内容,如果觉得本站更新的资源对您有帮助 不要忘记分享给您身边的朋友哦!

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  • 1 浮点计算问题public class Oct2Bin {public static void main(String[] args) {double ...}}结果为0.30000000000000004,而非0.32 小数计算丢精度原因2.1 十进制小数转换为二进制小数方法十进制小数转换成二进制小...

    1 浮点计算问题

    public class Oct2Bin {

    public static void main(String[] args) {

    double a = 0.1d;

    double b = 0.2d;

    System.out.println(a + b);

    }

    }

    结果为0.30000000000000004,而非0.3

    2 小数计算丢精度原因

    2.1 十进制小数转换为二进制小数方法

    十进制小数转换成二进制小数采用”乘2取整,顺序排列”法。具体做法是:用2乘十进制小数,可以得到积,将积的整数部分取出,再用2乘余下的小数 部分,又得到一个积,再将积的整数部分取出,如此进行,直到积中的小数部分为零,或者达到所要求的精度为止。

    然后把取出的整数部分按顺序排列起来,先取的整数作为二进制小数的高位有效位,后取的整数作为低位有效位。

    2.2 、0.3背后丢精度的原因

    0.3 x 2 = 0.6 ------取整数部分 0

    0.6 x 2 = 1.2 ------取整数部分 1

    0.2 x 2 = 0.4 ------取整数部分 0

    0.4 x 2 = 0.8 ------取整数部分 0

    0.8 x 2 = 1.6 ------取整数部分 1

    0.6 x 2 = 1.2 ------取整数部分 1

    0.2 x 2 = 0.4 ------取整数部分 0

    0.4 x 2 = 0.8 ------取整数部分 0

    0.8 x 2 = 1.6 ------取整数部分 1

    ……. 无限循环..........循环体1001

    结果为 0.0110011001100110011001100………..

    当然数据的存储长度肯定有有限的,所在最终变成了0.30000000000000004

    3 Java中的float存储方式及计算方法

    大家都了解int和float在Java中所占是4字节,但是int只能存储整数型,float是单精度浮点型,存储范围也比整数大,这是怎么产生的呢?

    3.1 float的存储方式

    首先,计算机不认识小数点,IEEE 754标准规定浮点数在计算机内存中是按照一个特定的方式来保存的(充分利用了每一bit)。见下图。

    float在内存中共占32位,double共占64位,这也是单精度和双精度浮点数名称的由来。

    在IEEE 754标准中,严格的表示形式是这样的:

    其中sign表示符号位,占一个字节, 0为正,1为负

    E表示尾数位,M表示指数位

    在float中sign占1bit,E占8bit,M占23bit,

    float能表示数据的最大范围是-2^128~2^128, 所以肯定比int类型大

    double中sign占1bit,E占11bit,M占52bit,double能够表示的范围大,所以常常float叫单精度,double叫双精度。

    3.2 举例论证数据存储

    在十进制当中,一个数可以这样表示:

    520 = 5.20 * 10 ^ (2)

    那么同理,浮点数 float x = 8.25f 也可以这么表示,例如:

    十进制

    二进制

    8.25

    1000.01

    那么它的浮点表示方式为:

    1000.01 = (-1)^0 * 1.00001 * 2 ^ (3)

    对应到上面符号,sign 符号位是正数,在计算机中存储为0,1.00001表示M,在计算机中存储为100001,由于这里整数部分的1始终不变,所以可节约出来,这样M的精度范围就增加了一位。

    指数部分3,对应符号E,在计算机中存储数字位 3+127 = 130,二进制码为10000010,这里我要着重说一下为何指数部分的表示为什么要加127 ?

    因为阶数部分是8,但不包含首位符号位,所以对于计算机判断来说这8位就是个无符号整数,表示范围0~255,但是实际中我们的阶数部分是需要负数的,去掉全0表示负无穷,全1表示正无穷,所以剩下的部分就是1~254,为了公平各一半,所以要加上127,1~127的范围表示负数,例如E = -3,所以在计算机中表示为-3 + 127 = 124,当E = 3时,计算机中保存的是3 + 127 = 130,我想这么说应该很清楚了。

    所以总结上面 8.25 在计算机中的存储值是

    0 10000010 00000000000000000100001

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  • 浮点数运算丢失精度今天碰到了这样一个情况, 使我又去翻阅了原来课本, 在Pthon中如果输入下面这段程序:print(sys.float_info.max - 1.0)print(sys.float_info.max)结果如下:结果发现, 这数字根本没有变化....

    浮点数运算丢失精度

    今天碰到了这样一个情况, 使我又去翻阅了原来课本, 在Pthon中如果输入下面这段程序:

    print(sys.float_info.max - 1.0)
    print(sys.float_info.max)

    结果如下:

    30f282f3f1daa41b26c51031b6543cb1.png

    结果发现, 这数字根本没有变化. 本来这没什么, 看这数字, 10的308次方, 也就是说, 减去的1是在308位之后了, 这里没有变化很正常嘛.

    但是下面的现象就不能解释了:

    a = sys.float_info.max - 1.0
    b = sys.float_info.max
    print(a == b)
    910afefc82c6fbe3130ad53cae5f59d3.png

    结果显示, 两个数字完全一样, 这这这, 不行, 我得去回顾一下浮点数的表示.

    小数的存储

    如果要存储小数, 一般来说又两种保存方式.

    1. 固定位数

    将小数进行放大, 进行整数化, 然后保存整数. 如果固定知道是两位小数的话, 那么将小数乘以100, 就得到了一个对应的整数.

    这种方式的前提是需要确切的知道小数的位数, 但是好在精度高, 在运算的时候不会造成误差. 比较适合保存金额等.

    同时, 因为固定了位数, 不管你有没有小数, 都需要占用位数, 所以就导致在位数一定的情况下, 能够存储的最大值变小了.

    2. 浮点数

    但是, 在正常使用的时候, 通常是不知道小数的确切位数, 怎么办呢? 科学记数法想必都不陌生 a*b^n, 浮点数其实就是根据它来, 其存储结构如下(64位):

    8142d7c53cd4472c76a1a54b1b905042.png
    • 符号位: 标识数字的正负
    • 指数: 2^n. 其中这个指数是分正负的哦, 也可以理解为小数点偏移量.
    • 基数: 规定基数是一个大于等于1, 小于2的数字, 也就是基数前面有一个隐含的默认1, 基数标识小数点后面的内容

    那么问题来了, 基数隐含了一个默认的1, 那浮点数如何表示0呢?

    • 当指数为全0的时候, 若基数为全0, 则表示0.
    • 当指数为全1的时候, 表示无穷大.

    同时, 因为位数的限制, 并不能保存无穷大的数字, 包括无限小数, 就比如0.1

    简单回顾一下, 足够解释今天的奇怪现象了.

    再看

    回顾了小数的保存之后, 再来回看之前的, 为什么浮点数最大值, 减去1之后, 本身没有任何变化呢?

    要回答这个问题, 还需要知道两个浮点数在计算机中是如何进行计算的. 在两个浮点数进行运算的时候, 要先将指数部分保持一致, 然后再进行相应的运算, 也就是说:

    1.0*10^4 + 1.0*10^2 要转换成: 1.0*10^4 + 0.01*10^4

    如此, 上面的最大值, 其指数部分为 2^1023. 所以, 要将浮点数1.0进行转换, 而这个数字要想转换成相同指数的话, 其基数部分就要后移1023位, 导致溢出, 就变成0了. 所以就相当于和0做运算, 其结果不变.

    如此说来, 浮点数的指数在进行转换的时候, 岂不是很容易丢失精度? 还真是, 看这个例子:

    a = 1.0
    b = 0.12345678
    c = 0.11111111

    s = 0.0
    s += a
    s += b
    s += c

    print(s)

    s += 10000000.0
    s += -10000000.0
    print(s)
    0524d97d784fe64659ba692cefd15858.png

    可以看到, 在开始数字之间相差不大的时候, 结果还是正确的. 但是之后只是对同一个数字做了一次加减, 就导致发生其精度丢失了. 其原因同样是因为在计算中对指数部分统一导致的.

    为了验证我的猜想, 只要将计算顺序修改, 当 s 变量还没有小数部分, 不至于丢失精度的时候进行大数的运算:

    a = 1.0
    b = 0.12345678
    c = 0.11111111

    s = 0.0
    s += a
    s += 10000000.0
    s += -10000000.0
    s += b
    s += c

    print(s)
    4ed30f90a4acdbd19e0b39cb380545b4.png

    这时, 计算结果印证了之前的讨论. 如此说来, 小数在两个相差很多的数字之间进行运算的时候, 也容易导致丢失精度.

    同时, 因为浮点数能表示的范围比整数要大, 在转整数的时候, 也可能会造成丢失.


    最终搞懂了这个看似奇怪的现象, 唉, 基础还是不够啊.

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  • android不在坑三:Float丢失精度前言:测试:你这个平均数,怎么一下正确一下错误,你让我怎么测啊!面对测试的怒吼,赶快灰溜溜的检查代码去了。没错啊,最后测试for循环了几次才发现,日!怎么会这样,这不是坑么...
  • BIM大场景以及GIS场景下一个比较容易出现的问题... 问题起因JavaScript 中的Number类型精度为double类型,而一般GPU的图形接口api(如opengl、DirectX等)中浮点数精度float,所以数据在cpu传入GPU做渲染过程中会...
  • 在转为二进制 最后 3.14 的二进制表示 我们再用 IEEE 754 的那个算式来算一下: 这个时候 就发现精度丢失了 (没错 就是在M处丢掉的)(╯︵╰) double确实提高了精度 事实上也就是M段加长了 那么有没有不丢精度的...
  • 出现这种结果的原因:float和double类型尤其不适合用于货币运算,因为要让一个float或double精确的表示0.1或者任何其他负数次方值是不可能的(十进制系统中不能准确的表示出1/3,同样二进制系统也不能准确的表示1/10)...
  • public class Test2 {/*** @param args*/public static void main(String[] args) {Float xx = 2.0f;Float yy = 1.8f;Float tt = xx - yy;System.out.println("tttttt-----" + tt);}}果然输出结果是: tttttt-...
  • 前言:在工作中,谈到有小数点的加减乘除都会想到用BigDecimal来解决,但是有很多人对于double或者float为啥会丢失精度一脸茫然。还有BigDecimal是怎么解决的?话不多说,我们开始。1.浮点数是啥?浮点数是计算机...
  • 在java开发中,你也许会遇到浮点数时会丢失精度,那么先看看例子。 double a=3.00; double b=2.10; double c=a-b; System.out.println("c="+c); c=0.8999999999999999 float e=3.00f; float f=2.10f; float g=e-f; ...
  • public class Test2 {/*** @param args*/public static void main(String[] args) {Float xx = 2.0f;Float yy = 1.8f;Float tt = xx - yy;System.out.println("tttttt-----" + tt);}}果然输出结果是: tttttt--...
  • C语言提供了两种不同的浮点数据:float 和 double,即单精度和双精度浮点。当在int(假设int是32位的)、float和double格式之间进行强制类型转换时,原则如下:从 int 转换成 float,数字不会溢出,但是可能被舍入。从...
  • 我们都知道,计算机是使用二进制存储数据的。而平常生活中,大多数情况下我们都是使用的十...1、Java 中 double 类型操作精度丢失问题在使用 Java 中 double 进行运算时,经常出现精度丢失的问题,总是在一个正确...
  • 来源:http://h5ip.cn/qmsp前言在工作中,谈到有小数点的加减乘除都会想到用BigDecimal来解决,但是有很多人对于double或者float为啥会丢失精度一脸茫然。还有BigDecimal是怎么解决的?话不多说,我们开始。1.浮点数...
  • 要了解科学计算,首先要知道数据是如何在计算机中存储和表达的。在计算机基础中我们知道,所有的数据在计算机内存中都是以二进制数的形式存储的,但对于不同的数据类型,二进制数所代表的意义也不尽相同。下面我们来...
  • ” 老刘:“东丰,你确定double精度float低吗?” 东丰:“那当然啊,double只精确到小数点后两位,double这个单词的意思不就是二的意思吗?” 老刘:“东丰,你右手边刚好有一本《Java核心技术卷1》,你翻到第35...
  • 在工作中,谈到有小数点的加减乘除都会想到用BigDecimal来解决,但是有很多人对于double或者float为啥会丢失精度一脸茫然。还有BigDecimal是怎么解决的?话不多说,我们开始。1.浮点数是啥?浮点数是计算机用来表示...
  • 差异出现在 DigitList.java的 round() 方法处理上: 1.6: 1.8: 根据设置规则消除无需显示的数字时,JDK1.8 新增了一个二...JDK官方文档也曾指出:Float和Double类型的数据在进行计算式,可能会存在精度...
  • BigDecimal介绍使用

    2020-04-21 14:31:42
    在小数小点计算中如果使用double.float经常会遇到丢失经度,这个时候就要使用Bigdecimal来保证精度 首先介绍一下初始化方式 Bigdecimal 有两种创建方式 new BigDecimal() Bigdecimal.valueOf() 这里建议如果是小数...
  • 1.BigDecimal类概述及其构造方法  由于在运算的时候,float类型和double类型很容易丢失进度,所以,为了能够精确的表示、计算浮点数,java提供了... * 由于在运算的时候,float类型和double类型很容易
  • BigDecimal使用踩坑记录

    2019-06-20 17:00:00
    BigDecimal在Java编程中,非常实用,在算钱的时候,哪怕精度丢了一丢丢都让人头疼,所以一般我们不采用float类型和double来做货币计算。 System.out.println(0.05 + 0.01); //0.060000000000000005 System.out....
  • c语言你知识点总结

    2018-05-15 00:42:54
    4) 整型,单精度一般是4个字节, 字符型是1个字节,双精度一般是8个字节:  long int x; 表示x是长整型。 unsigned int x; 表示x是无符号整型。 第六、七节:算术表达式和赋值表达式 核心:表达式一定有数值! 1、...

空空如也

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float计算丢精度