在浮点数当中做运算时经常会出现精度丢失的情况,如果做项目不作处理的话会对商家造成很大的影响的.项目尤其是金融相关的项目对这些运算的精度要求较高. 问题原因:首先计算机进行的是二进制运算,我们输入的十进制数字会先转换成二进制,进行运算后再转换为十进制输出.Float和Double提供了快速的运算,然而问题在于转换为二进制的时候,有些数字不能完全转换,只能无限接近于原本的值,这就导致了在后来的运算会出现不正确结果的情况. 首先看到没有做处理的代码和结果: public static void mai…

为什么会出现这个问题呢,就这是java和其它计算机语言都会出现的问题,下面我们分析一下为什么会出现这个问题:float和double类型主要是为了科学计算和工程计算而设计的.他们执行二进制浮点运算,这是为了在广泛的数字范围上提供较为精确的快速近似计算而精心设计的.然而,它们并没有提供完全精确的结果,所以我们不应该用于精确计算的场合.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10的任何其他负数次方值是不可能的(其实道理很简单,十进制…

在讨论两位double数0.2和0.3相加时,毫无疑问他们相加的结果是0.5.但是问题总是如此吗? 下面我们让下面两个doubles数相加,然后看看输出结果: @Test public void testBig(){ System.out.println(0.11+2001299.32); } 控制台输出2001299.4300000002 我们吃惊的发现,结果并不是我们预想的那样,这是为什么呢?又如何解决呢? 现贴出BigDecimal的一个构造函数的文档供大家参考 BigDecimal pu…

前言 如果你在测试金融相关产品,请务必覆盖交易金额为小数的场景.特别是使用Java语言的初级开发. Java基本实例 先来看Java中double类型数值加.减.乘.除计算式实例: public class Test{ public static void main(String [] args){ System.out.println(0.06+0.01); System.out.println(1.0-0.42); System.out.println(4.015*100); System.…

描述 在iOS项目中老是遇到double.float精度丢失的问题 PS: NSString * jsonStr = @"{\"9.70\":9.70,\"67.10\":67.10, \"90.10\":90.10, \"97.40\":97.40, \"99.40\":99.40}"; NSData * jsonData = [jsonStr dataUsingEncoding:NS…

java用double和float进行小数计算精度不准确 大多数情况下,使用double和float计算的结果是准确的,但是在一些精度要求很高的系统中或者已知的小数计算得到的结果会不准确,这种问题是非常严重的. <Effective Java>中提到一个原则,那就是float和double只能用来作科学计算或者是工程计算,但在商业计算中我们要用java.math.BigDecimal,通过使用BigDecimal类可以解决上述问题,java的设计者给编程人员提供了一个很有用的类BigDecim…

我们知道浮点数是无法在计算机中准确表示的,例如0.1在计算机中只是表示成了一个近似值,因此,对付点数的运算时结果具有不可预知性. 在进行数字运算时,如果有double或float类型的浮点数参与计算,偶尔会出现计算不准确的情况.如以下示例代码: [java] view plain copy print? package ex; public class BigDeciTest { public static void main(String[] args){ System.out.println…

在做IPTV的时候,遇到以下这个问题: 现有一个float型数据,以下代码打印输出: float n = 40272.48f; System.out.println(new Double(n * 100).intValue()); //输出结果如下: 4027248 当修改数据n为40272.49,并保存到数据库时发现,数据库的值依然为40272.48,突然想到这可能是float精度导致的,以下为验证代码: float n = 40272.48f; System.out.println("n*1…

眼睛一亮在论坛上发现一枚很有价值的评论赶紧抄下来... 记住java一定要用double,更鼓不变,就算数值不大也要用double.了解java虚拟机的底层会知道,float放在内存中其实是当作double来处理的,它不会比double更节约内存资源,对应的double虚拟机会直接以double形式来进行处理,快速而且精度高,但是如果用float,不但不会节约内存资源,虚拟机为了校验float的精度,会花费更多的系统资源,例如cpu时钟,程序执行步骤等等.相对于这点,整数类型,能用int就用in…

Power of Cryptography Time Limit: 1000MS Memory Limit: 30000K Total Submissions: 21354 Accepted: 10799 Description Current work in cryptography involves (among other things) large prime numbers and computing powers of numbers among these primes. Work…