今天在转换一个关于金额字段发现一个关于json转换的bug  目前尚未深入观察 问题: 如果金钱为bigdecimal json转换后不会丢失精度 但是通过@responsebody 返回到前端后发现精度会丢失 比如 9.00 会变成9 因为代码无法粘贴  这里描述下  bigdecimal在传入number类型无法保留精度 传入string可以保留精度 考虑之后的解决方案 将字段变为string 转换之后即可解决. 截图1:   解决办法  让字段返回string postman截图 有没有大

System.out.println(0.05+0.01); System.out.println(1.0-0.42); System.out.println(4.015*100); System.out.println(123.3/100); 在运行这段代码时就会发现一些列的问题,java并不像其他语言那样对货币的运算有特殊的处理,一切只能靠自己造轮子了 public static BigDecimal add(double v1,double v2) { BigDecimal b1 = ne

import java.math.BigDecimal; import java.math.BigInteger; public class MathUtils { public static BigDecimal getBigDecimal( Object value ) { BigDecimal ret = null; if( value != null ) { if( value instanceof BigDecimal ) { ret = (BigDecimal) value; } e

项目中遇到读取Excel文件里面的数据转为金额的情况,为了程序更加的健壮,进行处理如下: import java.math.BigDecimal; import java.math.BigInteger; public class MathUtils { public static BigDecimal getBigDecimal( Object value ) { BigDecimal ret = null; if( value != null ) { if( value instanceof

1,保留两位小数 方法一:{ double c=3.154215; java.text.DecimalFormat myformat=new java.text.DecimalFormat("0.00"); String str = myformat.format(c); } 方式二:{ java.text.DecimalFormat df =new java.text.DecimalFormat("#.00"); df.format(你要格式化的数字); 例:ne

bigdecimal 能保证精度的原理是:BigDecimal的解决方案就是,不使用二进制,而是使用十进制(BigInteger)+小数点位置(scale)来表示小数,就是把所有的小数变成整数,记录小数点的位置比如,100.01 我会得到一个 10001的整数 和小数点的位置是 2 转载至: https://www.jianshu.com/p/c81edc59546chttps://www.jianshu.com/p/c81edc59546c前言 我们都知道浮点型变量在进行计算的时候会出现丢失精

package com.hxqc.basic.dependency.util; import org.apache.commons.lang.StringUtils; import java.math.BigDecimal; import java.math.BigInteger; /** * 数字 工具 * * @author huyj * @Created 2017-02-27 21:51 */ public class MathUtils { public static BigDecima

BigDecimal 小数计算丢失精度问题 在计算机中,所有文件都是以二进制存储的,数字运算也是使用二进制进行计算的,因为计算机中不存在小数点,所以我们通常说的浮点数如float.double都是计算机使用二进制模拟出来的,但我们在计算机中运行以下代码获得的结果并不是正确的. double a = 0.1; double b = 0.3; System.out.println(b-a); // 结果为0.19999999999999998 为什么呢? 我们先来看十进制小数如何转化为二进制数的 二

前言 我们都知道浮点型变量在进行计算的时候会出现丢失精度的问题.如下一段代码: System.out.println(0.05 + 0.01); System.out.println(1.0 - 0.42); System.out.println(4.015 * 100); System.out.println(123.3 / 100); 输出: 0.060000000000000005 0.5800000000000001 401.49999999999994 1.23299999999999

[BigDecimal精确度的计数保留法及精度丢失的解决办法] 目录 BigDecimal精确度的计数保留法 1.ROUND_UP 2.ROUND_DOWN 3.ROUND_HALF_UP 4.ROUND_HALF_DOWN 5.ROUND_HALF_DOWN 银行家舍入法 6.ROUND_CEILING 7.ROUND_FLOOR 8.ROUND_UNNECESSARY BigDecimal精度丢失的问题 原因 解决方案 参考链接 BigDecimal精确度的计数保留法 在银行.帐户.计费等领

Java中的基本类型可以分为三类,字符类型char,布尔类型boolean以及数值类型byte.short.int.long.float.double. 数值类型又可以分为整数类型byte.short.int.long和浮点数类型float.double.JAVA中的数值类型是有符号的,它们的取值范围是固定的,不会随着机器硬件环境或者操作系统的改变而改变. 先看看各种类型所占的字节长度,long型和double型都占8个字节,float和int占4个字节,short和char占2个字节,byte

前言 作为Java程序员的你,不知道有没有踩过一些基础知识的坑. 有时候,某个bug查了半天,最后发现竟然是一个低级错误. 有时候,某些代码,这一批数据功能正常,但换了一批数据就出现异常了. 有时候,你可能会看着某行代码目瞪口呆,心里想:这行代码为什么会出错? 今天跟大家一起聊聊99%的Java程序员踩过,或者即将踩的6个坑. 1. 用==号比较的坑 不知道你在项目中有没有见过,有些同事对Integer类型的两个参数使用==号比较是否相等? 反正我见过的,那么这种用法对吗? 我的回答是看具体场景

前言 我之前写过两篇关于优化相关的问题:<聊聊sql优化的15个小技巧>和<聊聊接口性能优化的11个小技巧>,发表之后,在全网受到广大网友的好评.阅读量和点赞率都很高,说明了这类文章的价值. 今天接着优化这个话题,我们一起聊聊Java中代码优化的30个小技巧,希望会对你有所帮助. 1.用String.format拼接字符串 不知道你有没有拼接过字符串,特别是那种有多个参数,字符串比较长的情况. 比如现在有个需求:要用get请求调用第三方接口,url后需要拼接多个参数. 以前我们的请

本系列文章会深入研究 Ceph 以及 Ceph 和 OpenStack 的集成: (1)安装和部署 (2)Ceph RBD 接口和工具 (3)Ceph 物理和逻辑结构 (4)Ceph 的基础数据结构 (5)Ceph 与 OpenStack 集成的实现 (6)QEMU-KVM 和 Ceph RBD 的 缓存机制总结 (7)Ceph 的基本操作和常见故障排除方法 1. Ceph 集群的物理结构 1.1 Ceph 内部集群 从前一篇文章 我们知道,从物理上来讲,一个 Ceph 集群内部其实有几个子集群

package org.sakaiproject.util; import java.math.BigDecimal; import java.sql.Date; import java.sql.Time; import java.sql.Timestamp; import java.text.DateFormat; import java.text.NumberFormat; import java.text.ParseException; import java.text.SimpleDat

1.说明 2.sql程序 package com.scala.it import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.math.BigDecimal.RoundingMode object SparkSQLDSLDemo { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new

一:程序 1.需求 实现一个求平均值的UDAF. 这里保留Double格式化,在完成求平均值后与系统的AVG进行对比,观察正确性. 2.SparkSQLUDFDemo程序 package com.scala.it import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.math.BigDecimal.RoundingMode object

一:程序部分 1.需求 Double数据类型格式化,可以给定小数点位数 2.程序 package com.scala.it import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import scala.math.BigDecimal.RoundingMode object Spark

问题 java使用何种类型表示精确的小数? 结论 float和double类型的主要设计目标是为了科学计算和工程计算,速度快,存在精度丢失 BigDecimal用来表示任意精确浮点数运算的类,在商业应用环境下,不存在精度丢失 cookie 接受double实例化BigDecimal存在精度丢失问题,如果一定需要使用double,则先Double.toString()转成String后再行实例化: 建议接受String去实例化BigDecimal NOTE BigDecimal --> Long

1.hello world程序 object HelloWorld { def main(args: Array[String]) { println("Hello,World!") } } 注意 语句末尾的分号通常是可选的. 语句末尾的分号通常是可选的. 分号是表达式分隔符,它们是推断的. Scala将行的结尾视为表达式的结尾,除非它可以推断表达式继续到下一行. Scala程序处理从主方法开始,这是每个Scala程序的一个强制性部分. 主要方法未标记为静态. 主要方法是对自动实例化的

前言:前文提到一个入门的demo,从这里开始,会了解深入 MyBatis 的配置,本文讲解 MyBatis 的配置文件的用法. 目录 1.properties 元素 2.设置(settings) 3.别名(typeAliases) 配置 XML 文件的层次结构 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <configuration><!--配置--> <properties/><