在 Java 中，浮点运算指的是对浮点数进行加减乘除等基本运算操作。Java 提供了两种浮点类型：float 和 double。
整型的范围与运行Java代码的机器无关，这正是Java程序具有很强移植能力的原因之一。于此相反，C和C++程序需要针对不同的处理器选择最有效的整形。
之前陆陆续续写了很多架构、设计、思想、组织方向的文字，突然感觉到有些厌烦。因为笔者不断看到有些程序员“高谈阔论、指点江山”之余，各种定律、原则、思想似乎都能信手拈来侃侃而谈，辩论的场合就更喜欢扯这些大旗来佐证自己的"金身"。殊不知，这些人的底座脆弱到不堪一击，那些“拿来”的东西都是空中楼阁罢了。优秀程序员区别于其他的一项重要指标，就是基础知识的底蕴足够强大。靠看靠学靠实战靠日积月累，绝无捷径。
带小数的变量在Java中称为浮点型，Java的浮点型有两种：float和double。
财务系统在处理资金时要求高度的准确性，因为即便微小的误差也可能引发严重的财务问题。在这些情境下，传统的浮点数因其固有的设计限制难以满足高精度的需求。为了克服这一挑战，通常会采用大数Decimal，这是一种能够提供足够精度的数据类型，特别适用于财务领域的数值存储和计算。
Java是一种强类型语言，每个变量都必须声明其数据类型。Java的数据类型可分为两大类：基本数据类型（primitive data type）和引用数据类型（reference data type）。 Java中定义了**3类8种基本数据类型** 数值型－ byte、 short、int、 long、float、 double 字符型－ char 布尔型－boolean 整型用于表示没有小数部分的数值，它允许是负数。整型的范围与运行Java代码的机器无关，这正是Java程序具有很强移植能力的原因之一。与此相反，C和C++程序需要针对不同的处理器选择最有效的整型。 Java 语言整型常量的四种表示形式 十进制整数，如：99, -500, 0 八进制整数，要求以 0 开头，如：015 十六进制数，要求 0x 或 0X 开头，如：0x15 二进制数，要求0b或0B开头，如：0b01110011
1、问题： 之前有同学问过这样一个问题： echo|awk '{print 3.99 -1.19 -2.80}' 4.44089e-16 类似的问题还有在 java 或者 javascript 中： 23.53 + 5.88 + 17.64 = 47.05 23.53 + 17.64 + 5.88 = 47.050000000000004 为什么结果不是 0 或者不相等呢？ 如果你不能立马回答出原因，那说明你对浮点数计算的基本知识还不了解。 刚好最近 segmentfault.co
在 Java 中，浮点数计算不精确问题指的是使用浮点数进行运算时，由于浮点数的内部表示方式和十进制数的表示方式存在差异，导致计算结果可能出现误差。这种误差主要是由于浮点数的二进制表示无法准确地表示某些十进制小数。
昨天微信群里在讨论金额计算及存储的话题，今天特来结贴一下。 经典的精度丢失问题 Java中的类型float、double用来做计算会有精度丢失问题，下面来看下面的示例。 public static void main(String[] args) { test1(); test2(); } private static void test1() { double totalAmount = 0.09; double feeAmount = 0.02; doubl
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:
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java的基本数据类型一共有八种，数值型（整数类型与浮点数类型），字符型和布尔型。
链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/30703042
以上分别可以用Double.POSITIVE_INFINITY、Double.NEGATIVE_INFINITY和Double.NaN来表示。
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上一章我们简单介绍了IEEE浮点标准，本次我们主要讲解一下浮点运算舍入的问题，以及简单的介绍浮点数的运算。
大家好，我是扔物线朱凯。刚才那个 0.1 + 0.2 不等于 0.3 的情况是真实存在的，不信你可以亲自试一下。我用的是 Kotlin，你换成 Java、JavaScript、Python、Swift 也都是这样的结果。要解决它也简单，在数值的右边加个 f，把它从双精度改成单精度的就可以了：
Java中一般通过new创建对象并将对象存储在“堆”里，并通过变量引用保存对象的地址，而对于基本类型，需要特殊对待，基本类型不用new来创建变量，而是创建一个并非是引用的“自动”变量。这个变量直接存储的是“值”，并置于堆栈中，因此更加高效
类成员变量\局部变量\方法名\包名：首字母小写-驼峰分割 常量：全大写-下划线分割 类名：首字母大写-驼峰分割
各位观众点进标题看文章的时候，我已经准备打包行李去UC报道啦~ 冷笑话结束，嗯，说正事。 请大家思考一下在 python 控制台输入 0.1 + 0.2 == 0.3 ，返回的结果是什么？ 手边有电脑的同学可以立即在 python 控制台下尝试一下，对浮点数精度不够了解的同学可能会大呼：天啦噜，夭寿啦，怎么会是 False ！ 没错 ，不管是在 Python，还是 C++、Java、JavaScript 等其他语言中，都是 False。 为什么会出现这样的结果？首先我们要了解，在计算机的存储类型为二进制，
众所周知，JavaScript 浮点数运算时经常遇到会 0.000000001 和 0.999999999 这样奇怪的结果，如 0.1+0.2=0.30000000000000004、1-0.9=0.09999999999999998，很多人知道这是浮点数误差问题，但具体就说不清楚了。本文帮你理清这背后的原理以及解决方案，还会向你解释JS中的大数危机和四则运算中会遇到的坑。
Java是一种面向对象的编程语言，支持许多基本数据类型。其中之一是double，这是一种表示浮点数的数据类型，通常用于存储需要高精度或小数位数的数值。
老读者都知道了，我在九朝古都洛阳的一家小作坊式的公司工作，身兼数职，谈业务、敲代码的同时带两个新人，其中一个就是大家熟知的小王，经常犯错，被我写到文章里。
Java各整数类型有固定的表数范围和字段长度，不受具体操作系统的影响，以保证Java程序的可移植性
本文讲解了 Java 中常用类 Math 的语法、使用说明和应用场景，并给出了样例代码。
在Mysql中常用数据类型一共有四种字符串数据类型、日期/时间数据类型、数值数据类型以及二进制数据类型。
在 Java 中, int 除以 int 的值仍然是 int(会直接舍弃小数部分)。如果想得到 带小数点的浮点数 需要使用 double 类型计算
在我们之前的博客中，我们详细介绍了Lucene中标量量化的实现。我们还探讨了两种特定的量化优化。现在，我们来探讨这个问题：在Lucene中，int4 量化是如何工作的，以及它是如何对齐的？
正解 在java里的正确回答应该是boolean类型单独使用是4个byte,在数组里则是1个byte。但是虚拟机为什么不用byte或short代替boolean而是int,这样不是更节省内存空间？因为int对于32位处理器，一次处理的数据是32位，CPU寻址也是32位的查找，具有高效储存的特点（如果有更好的理解，大家共同交流下）
首先我来简单说一下我是怎么发现这个问题的。事实上，我有 100 种方法发现这个问题，而你却无能为力~！下面我来列举一种比较简单的方法。学过 Python 的都知道运算符（//）表示整除，运算符（%）表示求余，整除和求余同样也可以用于浮点数，逻辑和两个整数整除和求余一样。然而，在两个浮点数进行求余和整除的过程中可能出现意外，下面来看例子。
JAVA不采用通常语言使用的ASCII字符集，而是采用unicode这样的标准的国际字符集
另外，对于 boolean，官方文档未明确定义，它依赖于 JVM 厂商的具体实现。逻辑上理解是占用 1 位，但是实际中会考虑计算机高效存储因素
浮点数是计算机编程中用于表示实数的一种数据类型，用于处理具有小数部分的数值。Go语言（Golang）提供了两种主要的浮点数类型：float32和float64，分别用于单精度和双精度浮点数的表示。本篇博客将深入探讨Go语言中的浮点类型，介绍浮点数的特点、精度、舍入规则以及在实际开发中的应用。
你有 4 张写有 1 到 9 数字的牌。你需要判断是否能通过 *，/，+，-，(，) 的运算得到 24。
前言 前段时间， 在群里跟 Peter 说到JS的浮点数问题。 他问我， 为什么 0.1 + 0.2 !== 0.3, 而 0.05 + 0.25 === 0.3 ? 当时也大概解释了下是精度丢失，
qFuzzyCompare 是 Qt 提供的一个函数，用于比较两个浮点数是否相等。由于浮点数在计算机中的表示存在精度问题，直接使用 == 运算符比较两个浮点数可能会因为微小的舍入误差而导致不准确的结果。qFuzzyCompare 函数通过引入一个小的容差范围来解决这个问题，使得在一定精度范围内相等的浮点数被认为是相等的。
go语言的浮点类型表示采用IEEE_754标准的表达式，定义了两个类型：float32和float64，其中float32表示单精度，可以精确到小数点后7位，float64表示双精度，可以精确到小数点后15位
js在处理小数的乘除法的时候有一个bug，解决的方法可以是：将小数变为整数来处理。
在Java中，使用double类型时可能会遇到精度丢失的问题。这是由于double类型是一种浮点数类型，在表示某些小数时可能会存在精度损失。这种情况通常是由于浮点数的二进制表示法无法准确地表示某些十进制小数，导致精度丢失。
首先我们先来说整数，我们在数学中学习的123456789等等，就是整数啦~，当然python的整数长度也是不受限制的，换句话说python的的整数有无限大的精度，随意我们可以随时随地的行进超大数的运算。
Java 是一种强类型语言，这就意味着必须为每一个变量声明一种类型。在 Java 中基本数据类型共有 8 种，包括 4 种整型、2 种浮点型、1 种用于表现 Unicode 编码的字符单元的字符类型 char 和一种用于表示真值的 boolean 类型。
类似于1.234567，0.00001，这类非整数的数据。int能不能装这些数据？
一个比较容易理解的概念，我们在做计算的过程中，很多时候都要做截断。不同精度的混合计算之间也会有截断，就比如一个float32单精度浮点数，符号占1位，指数占8位，尾数占23位。而一个float64双精度浮点数，符号占1位，指数占11位，尾数占52位。通常情况下，float32的有效数字约7位（按照
浮点数精度问题是指在计算机中使用二进制表示浮点数时，由于二进制无法精确表示某些十进制小数，导致计算结果可能存在舍入误差或不精确的情况。
浮点数一般用于表示含有小数部分的数值。当一个字段被定义为浮点类型后，如果插入数据的精度超过该列定义的实际精度，则插入值会被四舍五入到实际定义的精度值，然后插入，四舍五入的过程不会报错。在MySQL中float和double用来表示浮点数。
问题2： 为什么浮点数类型的无符号数取值范围，只相当于有符号数取值范围的一半，也就是只相当于有符号数取值范围大于等于零的部分呢？
在内部 HINCRBYFLOAT 和 INCRBYFLOAT 自增实现相同。所以我们分析 INCRBYFLOAT 即可。
数字信号处理中的量化指将输入信号从一个大的集合映射到一个的小集合的过程。可以简单的、狭义的理解为将一个连续的量映射到离散的集合上的过程。如下图所示，红色曲线是输入信号，通过3比特量化得到的结果为蓝色曲线。
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