Java 浮点数精度丢失 问题引入 昨天帮室友写一个模拟发红包抢红包的程序时,对金额统一使用的 double 来建模,结果发现在实际运行时程序的结果在数值上总是有细微的误差,程序运行的截图: 输入依次为:红包个数,抢红包的人数,选择固定金额红包还是随机金额红包,每个红包的金额(此例只有一个红包). 注意到程序最后的结果是有问题的,我们只有一个金额为 10 的红包,一个人去抢,所以正确结果应该为这个人抢到了 10 RMB. 为了使问题更加明显,我们测试一个更加简单的例子: public class…

计算价格, java中浮点数精度丢失的解决方案…

* 由于Java的简单类型不能够精确的对浮点数进行运算,这个工具类提供精确的浮点数运算,包括加减乘除和四舍五入 import java.math.BigDecimal; /** 计算工具类 */ public class Arith { /** 加 * 提供精确的加法运算. * @param v1 被加数 * @param v2 加数 * @return 两个参数的和 */ public static double add(double v1, double v2) { BigDecimal b…

基础知识回顾: BigDecimal.setScale()方法用于格式化小数点setScale(1)表示保留一位小数,默认用四舍五入方式 setScale(1,BigDecimal.ROUND_DOWN)直接删除多余的小数位,如2.35会变成2.3 setScale(1,BigDecimal.ROUND_UP)进位处理,2.35变成2.4 setScale(1,BigDecimal.ROUND_HALF_UP)四舍五入,2.35变成2.4 setScaler(1,BigDecimal.ROUND…

js中进行数字计算时候,会出现精度误差的问题.先来看一个实例: console.log(0.1+0.2===0.3);//false console.log(0.1+0.1===0.2);//true 上面第一个的输出会超出我们的常识,正常应该为true,这里为什么会是false呢,直接运行会发现0.1+0.2在js中计算的结果是: console.log(0.1+0.2);//输出0.30000000000000004 这对于浮点数的四则运算(加减乘除),几乎所有的编程语言都会出现上面类似的精…

1.String.format​(String format,Object… args) Java中用String.format()来控制输出精度, format参数用来设置精度格式, args参数代表待格式化的数字. 返回值是格式化后的字符串. Java API文档中的解释是这样的: 文档不好懂… 没关系 直接上代码! //精确到小数点后两位: public class test { public static void main(String args[]) { //格式控制与C语言类似 S…

目录 本篇要点 经典问题:浮点数精度丢失 十进制整数如何转化为二进制整数? 十进制小数如何转化为二进制数? 如何用BigDecimal解决double精度问题? new BigDecimal(double val) new BigDecimal(String val) BigDecimal.valueOf(double val) Double的加减乘除运算工具类 阿里巴巴Java开发手册关于BigDecimal的规定 参考阅读 本篇要点 简单描述浮点数十进制转二进制精度丢失的原因. 介绍几种创建…

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.out.println("f=" + f); System.out.println("d=" …

(转)Java浮点数float,bigdecimal和double精确计算的精度误差问题总结 1.float整数计算误差 案例:会员积分字段采用float类型,导致计算会员积分时,7位整数的数据计算结果出现误差. 原因:超出float精度范围,无法精确计算. float和double的精度是由尾数的位数来决定的.浮点数在内存中是按科学计数法来存储的,其整数部分始终是一个隐含着的“1”,由于它是不变的,故不能对精度造成影响. float:2^23 = 8388608,一共七位,这意味着最多能有7位…

原文网址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_827d041701017ctm.html 问题提出:12.0f-11.9f=0.10000038,"减不尽"为什么? 来自MSDN的解释: http://msdn.microsoft.com/zh-cn/c151dt3s.aspx 为何浮点数可能丢失精度浮点十进制值通常没有完全相同的二进制表示形式. 这是 CPU 所采用的浮点数据表示形式的副作用.为此,可能会经历一些精度丢失,并且一些浮点运算可能会产生意外的结果…