C#中对于float,double,decimal的误解(转载)
浮点型
|
Name |
CTS Type |
Description |
Significant Figures |
Range (approximate) |
|---|---|---|---|---|
|
float |
System.Single |
32-bit single-precision floating point |
7 |
±1.5 × 10−45 to ±3.4 × 1038 |
|
double |
System.Double |
64-bit double-precision floating point |
15/16 |
±5.0 × 10 −324 to ±1.7 × 10308 |
如果我们在代码中写一个12.3,编译器会自动认为这个数是个double型。所以如果我们想指定12.3为float类型,那么你必须在数字后面加上F/f:
float f = 12.3F;
decimal类型
作为补充,decimal类型用来表示高精度的浮点数
|
Name |
CTS Type |
Description |
Significant Figures |
Range (approximate) |
|---|---|---|---|---|
|
decimal |
System.Decimal |
128-bit high precision decimal notation |
28 |
±1.0 × 10−28 to ±7.9 × 1028 |
从上表可以看出,decimal的有效位数很大,达到了28位,但是表示的数据范围却比float和double类型小。decimal类型并不是C#中的基础类型,所以使用的时候会对计算时的性能有影响。
我们可以像如下的方式定义一个decimal类型的浮点数:
decimal d = 12.30M;
对decimal、float、double错误的认识
在精确计算中使用浮点数是非常危险的,尽管C#在浮点数运算时采取了很多措施使得浮点数运算的结果看起来是非常正常的。但实际上如果不清楚浮点数的特性而贸然使用的话,将造成非常严重的隐患。考虑下面的语句:
double dd = 10000000000000000000000d;
dd += ;
Console.WriteLine ( "{0:G50}", dd );
输出是什么?谁知道?
输出是:1000000000000000000000000
这就是浮点数精度损失的问题,最重要的是,在精度损失的时候,不会报告任何的错误,也不会有任何的异常产生。浮点数的精度损失可能在很多地方出现,例如d * g / g 不一定等于d,d / g * g也不一定等于d。
还有两个非常危险的错误认识!!
1、decimal不是浮点型、decimal不存在精度损失。
下面有段程序大家可以去看看结果是什么。记住!所有的浮点型变量都存在精度损失的问题,而decimal是一个不折不扣的浮点型,不论它精度有多高,精度损失依然存在!
decimal dd = 10000000000000000000000000000m;
dd += 0.1m;
Console.WriteLine ( "{0:G50}", dd );
2、decimal所能储存的数比double大,从double到decimal的类型转换不会出现任何问题。
微软在decimal的帮助上真的要好好反省了。实际上只有从整形到decimal的转换才是扩大转换,decimal的精度比double大,但所能储存的最大数却比double要小。
decimal的应用场景
“decimal 类型是适合财务和货币计算的 128 位数据类型。”
当然,decimal在大多数情况下是安全的,但浮点数在理论上是不安全的。
至于精度误差造成的显示问题,则是很容易修补的。浮点数会带来的问题以及整型能避免的问题就是一个:
譬如说从A帐户转账到B帐户,经计算得出结果是3.788888888888888元,那么我们从A帐户扣除这么多钱,B帐户增加这么多钱,但事实上A帐户不一定会扣除准确的数值,例如A帐户的金额在100000000000,那么这个时候100000000000 - 3.788888888888888运算结果很有可能是99999999996.211111111111112。而这个时候B帐户的金额为0则很有可能加上准确的数值,如3.788888888888888,这样一来,0.011111111111112元钱就会不见了,日积月累的,差额就会越来越大。
double是64位的,比single-32位精度高。decimal是128位高精度浮点数,常用于金融运算,不容易出现浮点数计算的误差,decimal类型具有更高的精度和更小的范围,这使它适合于财务和货币计算。
一个例子
早上刚到办公室,就被中试室打来电话叫去,原来软件在测试过程中发现了个小问题:软件读出来的数据比设备LCD上显示数据小了 0.01 。
怎么会这样呢,数据类型我已经用了 double 型了整个数据长度也就6位,double型的数据有效数据位为7位,也够了阿,不明白。于是回来下断点跟踪。
前面double型在算的时候,是没问题的,数据是66.24,可是当我把66.24 乘上100后的处理结果就不对了:66.24*100.0d = 6623.9999…91,问题就出在这里了。查了msdn,Double型的数据:Double 值类型表示一个值介于 -1.79769313486232e308 和 +1.79769313486232e308 之间的双精度 64 位数字,浮点数只能近似于十进制数字,浮点数的精度决定了浮点数近似于十进制数字的精确程度。默认情况下,Double 值的精度是 15 个十进制位,但内部维护的最大精度是 17 位。所以就出现了乘上一百后,精度就不够了。又由于我们在处理数据时,是不允许四舍五入的,所以,经过单位转换后,软件中最终显示的数据为 66.23 ,比LCD上显示的66.24 小了 0.01。
因此,这之后就想到了应该用更高精度的 decimal 型。
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Name |
CTS Type |
Description |
Significant Figures |
Range (approximate) |
|---|---|---|---|---|
|
decimal |
System.Decimal |
128-bit high precision decimal notation |
28 |
±1.0 × 10−28 to ±7.9 × 1028
|
在声明decimal类型数据时,可以 a: decimal myData = 100,此时编译器隐式转换整型数100为 100.0m;当然也可以b: decimal myData = 100.0m,但是 如果是 decimal myData = 100.0d或者decimal myData = 100.0f,就不行了,因为100.0d或者100.0f,编译器认为是浮点数,而浮点数和decimal 类型之间不存在隐式转换;因此,必须使用强制转换在这两种类型之间进行转换。This is the important,否则编译器便报错。所以一般的财务软件在处理时,都会用decimal 类型。
好了,改用decimal 型之后,就OK 了,结果就完完整整地显示为 66.24 了。
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