不要盲目的说float和double精度可能发生丢失,而是说在存取时因为精度不一致会发生丢失,当然这里的丢失指的是扩展或者截断了,丢失了原有的精度.decimal是好,但不是说不会发生任何精度丢失.如果问题看得不深入,总会以偏概全. 我们知道,mysql存储小数可以使用float.double.decimal等.这些类型存储的小数精度都比较高.我们平时应用最多的就是两位小数点,所以,这些类型都是可以满足的. 那么数据精度丢失是如何表现的呢?到底是什么原因呢? 当我们不知道原因的时候,总会认为到处

我进行了一些测试.truncate(abs('414')/100,2)truncate('414'/100,2)truncate('4.14',2)truncate('4.1400',2)都有精度丢失. TRUNCATE(cast(ABS(字符串)/100 as decimal(15,4)) ,2)上述方法,ABS(字符串)/100得到的应该是double类型,cast是将double类型强制转换为了decimal类型,这个过 程精度是保持不变的吗?select truncate(cast(ab

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

c# float类型和double类型相乘出现精度丢失 double db = 4.0; double db2 = 1.3; float f = 1.3F; float f2 = 4.0F; Decimal de = Convert.ToDecimal(f); MessageBox.Show("double * float " + (db * f).ToString() + "\r\n double * double " + (db * db2).ToString(

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.

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

我们先看一段代码,可以在控制台程序中执行看看结果 { double d = 500; double d1 = 233.84; double d2 = d - d1; //d2=266.15999999999997 } { double d = 0.4; double d1 = d + d + d; //d1=1.2000000000000002 double d2 = d * 3; //d2=1.2000000000000002 } { double d = 1.2; double d1 = d

开发中处理处理价格金额问题, 后台经常返回float类型, 打印或转成NSString都会有精度丢失问题, 因此使用系统自带的NSDecimalNumber做处理, 能解决这问题:经过测试其实系统NSDecimalNumber是对有问题值做了四舍五入处理 •    还有经过测试, 重要的事说三遍:
处理精度有关的数据请用double
处理精度有关的数据请用double
处理精度有关的数据请用double     float testDouble = [jsonDict[@"Body"]

本文分为三个部分 JS 数字精度丢失的一些典型问题 JS 数字精度丢失的原因 解决方案(一个对象+一个函数) 一.JS数字精度丢失的一些典型问题 1. 两个简单的浮点数相加 0.1 + 0.2 != 0.3 // true Firebug 这真不是 Firebug 的问题,可以用alert试试 (哈哈开玩笑). 看看Java的运算结果 再看看Python 2. 大整数运算 9999999999999999 == 10000000000000001 // ? Firebug 16位和17位数竟然相

最近遇到个比较奇怪的问题,js函数里传参,传一个位数比较大,打印arguments可以看到传过来的参数已经改变. 然后查了一下,发现确实是js精度丢失造成的.我的解决方法是将数字型改成字符型传输,这样就不会造成精度丢失了.如下图: JS 数字丢失精度的原因 计算机的二进制实现和位数限制有些数无法有限表示.就像一些无理数不能有限表示,如 圆周率 3.1415926...,1.3333... 等.JS 遵循 IEEE 754 规范,采用双精度存储(double precision),占用 64 bi

摘要: 由于计算机是用二进制来存储和处理数字,不能精确表示浮点数,而JavaScript中没有相应的封装类来处理浮点数运算,直接计算会导致运算精度丢失. 为了避免产生精度差异,把需要计算的数字升级(乘以10的n次幂)成计算机能够精确识别的整数,等计算完毕再降级(除以10的n次幂),这是大部分编程语言处理精度差异的通用方法. 关键词: 计算精度 四舍五入 四则运算 精度丢失 1. 疑惑 我们知道,几乎每种编程语言都提供了适合货币计算的类.例如C#提供了decimal,Java提供了BigDecim

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

    由于公司数据库表的id是利用雪花算法生成的,所以实体类里面定义的数据类型为Long.但是这个数据传到前端时,发生了精度丢失的现象.本文记录了从java后端的角度如何解决这个精度丢失的问题,便于自己后续查阅. 一.问题的描述     前端通过ajax请求后端接口,返回json数据,然后将数据渲染到一个表格中.突然发现表格中id这一列出现了精度丢失的现象,这精度丢失是由前端引起的. 二.问题的解决 (1)提出方案     在后端代码中将Long类型改为String类型即可,但是由于采用的Sp

Java-从Double类型精度丢失认识BigDecimal 参考资料 https://www.jianshu.com/p/07e3eeb90f18 https://zh.wikipedia.org/wiki/IEEE_754 https://docs.oracle.com/javase/7/docs/api/java/math/BigDecimal.html Double类型丢失精度 public static void main(String[] args) { double value =

* 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

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

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

1.前言 对于Long 类型的数据,如果我们在Controller层通过@ResponseBody将返回数据自动转换成json时,不做任何处理,而直接传给前端的话,在Long长度大于17位时会出现精度丢失的问题. 至于为啥丢失,我们在此处不探讨. 如图所示:后端返回数据如下: 而前端接收的数据时就丢失了精度 2.简单分析 首先,我们分析一下@ResponseBody是怎样将一个普通的对象转换成Json对象返回. @responseBody注解的作用是将controller的方法返回的对象通过适当

Mysql系列的目标是:通过这个系列从入门到全面掌握一个高级开发所需要的全部技能. 欢迎大家加我微信itsoku一起交流java.算法.数据库相关技术. 这是Mysql系列第27篇. 本篇文章我们先来看一下mysql是如何确保数据不丢失的,通过本文我们可以了解mysql内部确保数据不丢失的原理,学习里面优秀的设计要点,然后我们再借鉴这些优秀的设计要点进行实践应用,加深理解. 预备知识 mysql内部是使用b+树的结构将数据存储在磁盘中,b+树中节点对应mysql中的页,mysql和磁盘交互的最小

本篇文章我们先来看一下mysql是如何确保数据不丢失的,通过本文我们可以了解mysql内部确保数据不丢失的原理,学习里面优秀的设计要点,然后我们再借鉴这些优秀的设计要点进行实践应用,加深理解. 预备知识 mysql内部是使用b+树的结构将数据存储在磁盘中,b+树中节点对应mysql中的页,mysql和磁盘交互的最小单位为页,页默认情况下为16kb,表中的数据记录存储在b+树的叶子节点中,当我们需要修改.删除.插入数据时,都需要按照页来对磁盘进行操作. 磁盘顺序写比随机写效率要高很多,通常我们使用