float [] value=new float[5]; value[0]=Float.parseFloat(rs.getString(1)); value[1]=Float.parseFloat(rs.getString(2)); value[2]=Float.parseFloat(rs.getString(1)); value[4]=Float.parseFloat(rs.getInt(1)+""); BigDecimal b1 = new BigDecimal(Float.toS

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

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

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

最近连续俩次遇到运算后数值精度丢失问题,所以记录一下. 问题1:java计算百分比,应该得到57,可返回的就是56 在java代码中 BigDecimal progress; BigDecimal a = new BigDecimal(POF); BigDecimal b = new BigDecimal(RF); if(b.compareTo(a)==1&&b.subtract(a).longValue()<1000000){ return 100; } progress = a.

比如 System.out.println(0.14*100); 输出: 14.000000000000002 解决方法: BigDecimal b = new BigDecimal(String.valueOf(0.14)); BigDecimal c = new BigDecimal(String.valueOf(100)); System.out.println(b.multiply(c)); System.out.println(b.multiply(c).intValue()); Sy

mysql 中保存了字段 float s=0.3 直接执行sql 查出来是 0.3 但是JPA 执行查询结果是 0.2999 换成decimal 就可以

BigDecimal _0_1 = new BigDecimal(0.1); BigDecimal x = _0_1; for(int i = 1; i <= 10; i ++) { System.out.println(i+" x 0.1 is "+x+", as double "+x.doubleValue()); x = x.add(_0_1); } 输出: 0.1000000000000000055511151231257827021181583404

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

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.

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

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

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt357 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; Syst

package test1; public class Test2 { /*** @param args*/public static void main(String[] args) {   Float xx = 2.0f;   Float yy = 1.8f;   Float tt = xx - yy;   System.out.println("tttttt-----" + tt); } } 果然输出结果是: tttttt-----0.20000005 再测试了几个float类型

今天一个案子,用户反映数量差异明明是 2.0-1.8,显示的结果却为0.20000005,就自己写了段方法测试了一下:package test1;public class Test2 {/*** @param args*/public static void main(String[] args) { Float xx = 2.0f; Float yy = 1.8f; Float tt = xx - yy; System.out.println("tttttt-----" + tt);

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. 导致此行为的原因是下面之一: 十进制数的二进制表示形式可能不精确. 使用的数字之间类型不匹配(例如,混合使用浮

问题:将一个String类型的小数拆分为整数部分和小数部分,如9.9拆分为9和0.9 1.将小数的整数和小数部分拆分开 public float numberSub(String totalMoney){ float moneyFloat=Float.parseFloat(totalMoney); System.out.println("moneyFloat="+moneyFloat); int moneyInteger=(int) moneyFloat; System.out.pri

注:转自 https://blog.csdn.net/bleach_kids/article/details/49129943 在使用Java,double 进行运算时,经常出现精度丢失的问题,总是在一个正确的结果左右偏0.0000**1. 特别在实际项目中,通过一个公式校验该值是否大于0,如果大于0我们会做一件事情,小于0我们又处理其他事情. 这样的情况通过double计算出来的结果去和0比较大小,尤其是有小数点的时候,经常会因为精度丢失而导致程序处理流程出错. BigDecimal在<Eff

问题提出:12.0f-11.9f=0.10000038,"减不尽"为什么? 现在我们就详细剖析一下浮点型运算为什么会造成精度丢失? 1.小数的二进制表示问题 首先我们要搞清楚下面两个问题: (1)  十进制整数如何转化为二进制数 算法很简单.举个例子,11表示成二进制数: 11/2=5   余   1 5/2=2   余   1 2/2=1   余   0 1/2=0   余   1 0结束         11二进制表示为(从下往上):1011 这里提一点:只要遇到除以后的结果为0了