* 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

问题描述及方案 假设我们在做电商项目,在进行计算时这个丢失精度在产品价格计算就会出现问题,很有可能造成我们手里有9.99元然后后面会有一堆9,但是呢这些钱无法购买一个10元的商品. 在某些编程语言中有专门处理货币的类型,但是Java没有,不过没关系我们可以通过BigDecimal来解决这个问题. 下面我们来看几个例子. testOne 这个呢就是Java本身对于浮点计算的时候会丢失精度,一定要注意,一定要注意,它所引起的事情呢基本没有小事,如果在线上订购量大的话,会引起大的故障, 可能会导致下不

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

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

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

写代码碰到一个bug, 现象是 后台Java返回的18位的Long类型的数据,到前台丢失了精度.  查了一下,原因是 java的Long类型是18位, 而 js的Long类型(虽然没有明确定义的Long类型)是16位, 所以会造成丢失精度, 解决办法: 将后台的Long转换为字符串传回前台.

简介 float和double类型的使用局限: 单精度浮点型变量float可以处理6~7位有效数,双精度浮点型变量double可以处理15~16位有效数,在实际应用中,如果需要对更大或者更小的数进行运算和处理,这时候float和double就如能为力了. 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

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

由于在运算的时候,float类型和double很容易丢失精度,演示案例.所以,为了能精确的表示.计算浮点数,Java提供了BigDecimal BigDecimal类概述 不可变的.任意精度的有符号十进制数. 构造方法 public BigDecimal(String val) 问题的引出:在运算的过程中,float类型和double类型容易引起精度的丢失 System.out.println(0.09 + 0.01); System.out.println(1.0 - 0.32); Syste

float.double类型的问题 我们都知道,计算机是使用二进制存储数据的.而平常生活中,大多数情况下我们都是使用的十进制,因此计算机显示给我们看的内容大多数也是十进制的,这就使得很多时候数据需要在二进制与十进制之间进行转换.对于整数来说,两种进制可以做到一一对应.而对于小数来讲就不是这样的啦. 我们先来看看十进制小数转二进制小数的方法 对小数点以后的数乘以2,会得到一个结果,取结果的整数部分(不是1就是0),然后再用小数部分再乘以2,再取结果的整数部分--以此类推,直到小数部分为0或者位数已

一 BigInteger java中long型为最大整数类型,对于超过long型的数据如何去表示呢.在Java的世界中,超过long型 的整数已经不能被称为整数了,它们被封装成BigInteger对象.在BigInteger类中,实现四则运算都是方法 来实现,并不是采用运算符. BigInteger类的构造方法: 构造方法中,采用字符串的形式给出整数 四则运算代码: / public static void main(String[] args) { //大数据封装为BigInteger对象 B

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

一.问题背景 Java后端开发过程中,尤其是id字段,因数值太大,通过json形式传输到前端后,在js解析时,会丢失精度. 如果对精度丢失没有什么概念,可以看一个知乎的帖子,来感受一下:https://www.zhihu.com/question/34564427?sort=created 二.解决思路 将id字段序列化为json时,转换为字符串类型,前端传输到后端,反序列化时,再重新转换为Long. 三.具体实现 在dto所在项目中,新建一个helper包(名字自定义,也可以放现有包里).PS

2017-11-02 22:03:14 BigDecimal类:不可变的.任意精度的有符号十进制数.BigDecimal 由任意精度的整数非标度值 和 32 位的整数标度 (scale) 组成.如果为零或正数,则标度是小数点后的位数.如果为负数,则将该数的非标度值乘以 10 的负 scale 次幂.因此,BigDecimal 表示的数值是 (unscaledValue × 10-scale). BigDecimal 类提供以下操作:算术.标度操作.舍入.比较.哈希算法和格式转换.toString

首先说一下背景,目前笔者的工作是物联网方面的,设备有对应的智慧运营平台,平台开发中建表的主键用的是Mybatis plus默认的雪花算法来生成的,也就是分布式系统比较常用的雪花ID,技术栈就是常用的Spring boot+Spring could Alibaba,json工具用的是FastJson. 在开发的过程中遇到了一个问题:前端接收到的数据在回传给后端的时候ID总是不对,仔细排查发现,前端接收到的数据的ID末尾两到三位数字都变成了0.雪花ID的长度是19位数字,系统在bean中的ID用的是

有时候后端向前端传输Long类型,数字过长会出现丢失精度的问题 比如后端传来的是这样一个长数字串 那么前端的弹窗显示的是  可以将这个长数字串转为字符串类型的数据,可以防止精度丢失的情况 配置一个对象转换器 点击查看代码 import com.fasterxml.jackson.databind.Deseriali

Java中的Bigdecimal类型运算 双精度浮点型变量double可以处理16位有效数.在实际应用中,需要对更大或者更小的数进行运算和处理.Java在java.math包中提 供的API类BigDecimal,用来对超过16位有效位的数进行精确的运算.表5.7中列出了BigDecimal类的主要构造器和方法. 构造器  描 述 BigDecimal(int)创建一个具有参数所指定整数值的对象. BigDecimal(double)创建一个具有参数所指定双精度值的对象. BigDecimal(

java应用uploadify 3.2丢失session http://c-bai.iteye.com/blog/1829269 uploadify上传用的是一个flash插件. flash中有个bug就是自身创建一个session,这样就导致与web本身的session不一致 权限验证失败的问题.  就是这个问题 让我花了好多时间来解决 查询百度 .google.以及stackoverflow多日 大都是写php和asp.net中的例子 这让我很头疼,最终在某个博客 看到解决的 问题,经过本人

计算时用parseFloat,计算完后转换成Number对象 var ytje = parseFloat("0.03"); var handlecharge = parseFloat("0.01"); ytje = ytje-handlecharge; ytje = new Number(ytje).toFixed(2); console.log(ytje); 如果不转换成Number对象,则会存在丢失精度问题,如下图片:

mysql 字符串转数据丢失精度,mysql转换丢失精度,mysql CAST 丢失精度 =============================== ©Copyright 蕃薯耀 2017年9月12日 http://www.cnblogs.com/fanshuyao/ 一.问题描述: 当数据库保存数字的类型为字符串时,但是如果需要比较大小或者排序,mysql是根据字符串的方式比较的,不是转换成数字再比较,所以在mysql进行类似操作时,需要对该字段的数据进行类型转换. 二.解决方案 使用CA

复现与概述 当JS在进行浮点数运算时可能产生丢失精度的情况: 从肉眼可见的程度上观察,发生精度丢失的浮点数是没有规律的,但该浮点数丢失精度的问题会100%复现.经查阅,这个问题要追溯至浮点数的二进制存储方式,然而就高数而言,无限接近1的0.999999-和1是等价的,1 / ∞ ≈ 0 同理,在二进制中也同样存在这一情况. 找到原因 现在寻找浮点数的精度丢失问题跟二进制存储到底存在什么联系. JavaScript引擎 - v8核心代码中,对于小数存储位双精度浮点,即64位保存的,但是这64位又分