基本数据类型 浮点数存在误差 浮点数有一个需要特别注意的点就是浮点数是有误差的,比如以下这段代码你觉得输出的什么结果: public class Demo { public static void main(String[] args) { System.out.println(0.1+0.2 == 0.3);//输出false } } 这段代码输出值是false,之所以是这个结果那是因为浮点数是存在误差的,也就yi是说0.1在计算机中存储时不是精确的0.1,而有可能是0.1000000001,…

问题的提出:如果我们编译运行下面这个程序会看到什么? public static void main(String args[]){ System.out.println(0.05+0.01); System.out.println(1.0-0.42); System.out.println(4.015*100); System.out.println("BigDecimal:"+new BigDecimal(Double.toString(4.015)).multiply(new B…

计算价格, java中浮点数精度丢失的解决方案…

最近准备换工作,为了少让人家鄙视,就要狠狠地藐视这些面试题目.找了本电子书,发了有好多坑,都是特别简单,但是很少有人做对的题目.面对这样的题目,我却有一种兴奋的感觉,也许是因为一直做着重复的工作没有新鲜感了,偶尔掉坑了还自得其乐来着.好了,言归正传,待我细细说来,欢迎拍砖啊. 1.坑1,关于三目运算符 先看题目:char x = 'x';System.out.println(true?120:x);请问输出结果是什么? 我想大多数人的结果是120,而且还用很蔑视的态度回答,先不用着急,三目运算符…

为什么要使用 bigdecimal? 借用<Effactive Java>这本书中的话,float和double类型的主要设计目标是为了科学计算和工程计算.他们执行二进制浮点运算,这是为了在广域数值范围上提供较为精确的快速近似计算而精心设计的.然而,它们没有提供完全精确的结果,所以不应该被用于要求精确结果的场合.但是,商业计算往往要求结果精确,这时候BigDecimal就派上大用场啦. BigDecimal简介 BigDecimal 由任意精度的整数非标度值 和32 位的整数标度 (scale…

转自http://blog.csdn.net/seizef/article/details/5571783#ref_1,有删改. 先简单介绍一下浮点数在计算机中的组成,在Java中采用的浮点数表示法是IEEE754标准. 任意一个二进制浮点数V可以表示成下面的形式,进一步说明请参照[1]: (1)(-1)^s表示符号位,当s=0,V为正数:当s=1,V为负数. (2)M表示尾数,范围是[1,2)(规格化)或者是[0,1)(非规范化). (3)2^E表示阶码. 当用浮点数来表示整数时,我们要得到连…

当您在计算Money的时候,请看好了!!!要不损失了别后悔!!! 现象1: public static void main(String[] args) { System.out.println(0.030*100);//输出3.0 System.out.println(0.031*100);//输出3.1 System.out.println(0.032*100);//输出3.2 System.out.println(0.033*100);//输出3.3000000000000003 Syst…

在某技术群看到这样的一个面试题目: 这是一个4年经验的java 从业者的答案. 你的答案是什么呢? 正确的答案是true. 为什么? 其实当使用String a="a"+"b"+1;时,程序会建立一个String缓冲池(String pool):把a放入:当再次使用Stirng b="ab1";程序首先会在这个String缓冲池中寻找相同值的对象;找到了a,然后a,b引用了相同的值的对象. 我们可以查找到很多相关与String pool的资料.…

偶然查看Math.round的JDK public static int round(float a) { if (a != 0x1.fffffep-2f) // greatest float value less than 0.5 return (int)floor(a + 0.5f); else return 0; } 注释说0x1.fffffep-2f是最接近0.5的float类型的小数,咦,科学计数法用e表示指数我是知道的,但是这个p是什么鬼.可能有的读者还会问,为什么这个数时最接近0.…

原码:一个正数,转换为二进制位就是这个正数的原码.负数的绝对值转换成二进制位然后在高位补1就是这个负数的原码. 但是原码有几个缺点,零分两种 +0 和 -0 .很奇怪是吧!还有,在进行不同符号的加法运算或者同符号的减法运算的时候,不能直接判断出结果的正负.你需要将两个值的绝对值进行比较,然后进行加减操作 ,最后符号位由绝对值大的决定.于是反码就产生了.反码:正数的反码就是原码,负数的反码等于原码除符号位以外所有的位取反. 解决了加减运算的问题,但还是有正负零之分,然后就到补码了补码:正数的补码与…