前言在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。...举个例子当我们使用double类型时可能会遇到精度丢失的问题,让我们来看一个简单的例子:public class DoublePrecisionIssue { public static void...相加得到0.3,但由于浮点数精度问题,实际上得到的结果可能是一个非精确的值。...这是因为0.1和0.2在二进制表示中是无限循环小数,而double类型无法精确表示这些值,因此会导致精度丢失。解决方案为了避免这种问题,可以考虑使用BigDecimal类来处理精确的十进制数值运算。...精度丢失会造成很严重的结果不一致问题。
double转bigDecimal精度问题 需要用到bigDecimal的字符串构造来转 float的精度 : 2^23 7位 double的精度: 2^52 16位 十进制 转 二进制 存在精度差 double...12.3 正确的定义方式是使用字符串构造函数: new BigDecimal(“12.35”).setScale(1, BigDecimal.ROUND_HALF_UP) 首先得从计算机本身去讨论这个问题...我们有理由相信,就是在这个过程中,发生了精度的丢失。而至于为什么有些浮点计算会得到准确的结果,应该也是碰巧那个计算的二进制与 十进制之间能够准确转换。...我们可能想都不想就用上了,会有什么问题呢?...等到出了问题的时候,才发现参数是double的构造方法的详细说明中有这么一段: Note: the results of this constructor can be somewhat unpredictable
请看图: //double 转 BigDecimal 精度测试 @Test public void a (){ Double Dou = 5.56;...是因为转化过程默认使用了精度和舍入模式: public BigDecimal(double val, MathContext mc) {}; 舍入模式为:public final static int...) { return new BigDecimal(Double.toString(val)); } 使用double通过所提供的规范的字符串表示Double.toString...(double)方法。...另外:如果数据库存储,可以直接写入 double。
在博问上面看到这样的一个问题: ? 这样的问题是java(或C#)中的double的精度丢失的问题。 如下面的运行结果: ?...int result = Integer.valueOf(parValue); 29 System.out.println(result); 30 // 精度丢失...37 public static void javaDouble58() { 38 double number = 0.58; 39 double doubleResult...int result = Integer.valueOf(parValue); 44 System.out.println(result); 45 // 精度丢失...这个问题:为什么只有57,58会这样,而其他如:55,56,59却没有这样的情况? 现在我没有解决,如果有朋友知道的,请和大家分享一下....
错误方式 BigDecimal bigDecimal = new BigDecimal(0.11D); logger.info(“bigDecimal===...
在java中使用double和float时,会小概率出现精度不准备的问题,比如System.out.println(0.1+0.2);输出0.30000000000000004。
很多人在double或float转BigDecimal时习惯使用BigDecimal的构造方法new BigDecimal(33.33),此种写法会存在精度丢失问题,下面就具体实例带大家体会: 一、使用...BigDecimal的构造方法 // 使用BigDecimal的构造方法 double d = 33.33; BigDecimal bigDecimal = new BigDecimal(d); System.out.println...(bigDecimal); 结果:33.33精度已经丢失 做减法后: double d = 33.33; BigDecimal bigDecimal = new BigDecimal(d); System.out.println...,结果不等于0 二、使用BigDecimal.valueOf() // 使用BigDecimal.valueOf() double d = 33.33; BigDecimal bigDecimal =...BigDecimal subtract = bigDecimal.subtract(BigDecimal.valueOf(33.33)); System.out.println(subtract); 结果:精度没有丢失
精度失真啦!...代码: /** * 解决double转bigdecimal时出现的精度问题 * @param v1 * @return */ public static BigDecimal doubleToBig(double...*/ public class DoubleUtil { // 默认除法运算精度 private static final int DEF_DIV_SCALE = 10; /**#.#...转bigdecimal时出现的精度问题 * @param v1 * @return */ public static BigDecimal doubleToBig(double v1) {...add(double v1, double ...v2) { BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1)); for (double
先放个前辈的文章:JavaScript数字精度丢失问题总结 今天遇到了19.99*100的问题,答案不等于1999,因为在javascript中浮点数的计算是以2进制计算的。...自己写了一波解决方法(不能单纯的乘Math.pow(10,N)变成整数运算完再除掉,因为乘也会有精度问题,就像题面19.99*100不等于1999。)...然后上网一查,自己的方法其实早就有啦,而且网上的更全面,所以摘抄下来一个备用: /** * 加法运算,避免数据相加小数点后产生多位数和计算精度损失。...被减数 | num2减数 */ function numSub(num1, num2) { var baseNum, baseNum1, baseNum2; var precision;// 精度...", "")) / Math.pow(10, baseNum); }; /** * 除法运算,避免数据相除小数点后产生多位数和计算精度损失。
最近在做支付相关模块的业务,数据库字段却使用的是double类型,其实也行,只要计算不在sql语句中进行,也是没有问题的。...预先的类属性设置的是Double类型,自己算的时候发现小数相加会出现损失精度的情况 如下情形 @Test public void testDouble(){ Double...aDouble ; } System.out.println(verify); } 输出的结果是:327.79999999999995 理应为:328 待着疑惑试了下js...一看是一个效果,精度都会缺失。...于是11.9在转化为二进制后 小数点左移3位,就得到1. 011 11100110011001100110(精度丢失2) 于是最终浮点型运算出现了精度丢失误差。
在java中,double是双精度,64位,浮点数,默认是0.0d。...float和double的精度是由尾数的位数来决定的,其整数部分始终是一个隐含着的“1”,由于它是不变的,故不能对精度造成影响。...有8位有效数字,但绝对能保证的为7位,也即float的精度为7~8位有效数字;double:2^52 = 4503599627370496,一共16位,同理,double的精度为16~17位。...* 2 = 0.8 => .0100 (.8) 取0剩0.8 0.8 * 2 = 1.6 => .01001 (.6)取1剩0.6 ............. 3.总结 从上面看,很清楚为什么浮点数有精度问题...BigDecimal是不可变的,可以用来表示任意精度的带符号十进制数。double的问题是从小数点转换到二进制丢失精度,二进制丢失精度。
一、一些典型问题 1. 两个简单的浮点数相加 0.1 + 0.2 != 0.3 // true 2....一些类库 math.js 3. 转为整数 对于整数,前端出现问题的几率可能比较低,毕竟很少有业务需要需要用到超大整数,只要运算结果不超过 Math.pow(2, 53) 就不会丢失精度。...对于小数,前端出现问题的几率还是很多的,尤其在一些电商网站涉及到金额等数据。解决方式:把小数放到位整数(乘倍数),再缩小回原来倍数(除倍数)。
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: ?...IEEE 754 定义了32 位和 64 位双精度两种浮点二进制小数标准。 IEEE 754 用科学记数法以底数为 2 的小数来表示浮点数。...对于64 位双精度浮点数,用 1 位表示数字的符号,用 11 位表示指数,52 位表示尾数。如下两个图来表示: float(32位): ? double(64位): ?...也就是说 20014999 虽然是在float的表示范围之内,但 在 IEEE 754 的 float 表示法精度长度没有办法表示出 20014999 ,而只能通过四舍五入得到一个近似值。...总结: 浮点运算很少是精确的,只要是超过精度能表示的范围就会产生误差。往往产生误差不是 因为数的大小,而是因为数的精度。因此,产生的结果接近但不等于想要的结果。
在用到double类型数据加减运算时,遇到了一个奇怪的问题,比如1+20.2+300.03,理论上结果应该是321.23,其实结果并不是这样。...在使用Java中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。...我们可能想都不想就用上了,会有什么问题呢? 现贴出BigDecimal的一个构造函数的文档供大家参考 ?...另外需要注意,使用BigDecimal(double val)构造函数时仍会存在精度丢失问题,建议使用BigDecimal(String val)。...这就需要先把double转换为字符串然后在作为BigDecimal(String val)构造函数的参数。转换为BigDecimal对象之后再进行加减乘除操作,这样精度就不会出现问题了。
单精度浮点数在机内占4个字节,用32位二进制描述。 双精度浮点数在机内占8个字节,用64位二进制描述。...1、数值范围 float和double的范围是由指数的位数来决定的。...2、精度 float和double的精度是由尾数的位数来决定的。浮点数在内存中是按科学计数法来存储的,其整数部分始终是一个隐含着的“1”,由于它是不变的,故不能对精度造成影响。...float:2^23 = 8388608,一共七位,这意味着最多能有7位有效数字,但绝对能保证的为6位,也即float的精度为6~7位有效数字; double:2^52 = 4503599627370496...,一共16位,同理,double的精度为15~16位。
引言--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。这个问题主要源于浮点数的存储方式。...前端数学库Math.js、Decimal.js和Big.js都是用于处理精确计算的JavaScript库。它们提供了更高精度的数学运算功能,解决了JavaScript中浮点数精度问题。...Decimal.js支持基本的四则运算、比较、取模等操作,并提供了各种格式化选项和精度控制。Big.jsBig.js是另一个用于高精度计算的JavaScript库。...Big.js支持基本运算符、比较操作、取模运算等,并具有可配置的舍入模式和格式化选项。这些库都可以帮助开发人员在需要进行精确计算或处理大数字时避免浮点数精度问题。...因此,在实际应用中,需要根据具体情况权衡精度和性能之间的平衡。总结--浮点数精度问题是计算机科学中一个常见的问题,由于二进制无法精确表示某些十进制小数,进行浮点数运算时可能会出现舍入误差。
问题 计算机是通过二进制计算的,如果我们在二进制的视角来看待上面问题,就很容易发现问题了。 例如:把「0.1」转成二进制的表示,然后还原成十进制,就能看出问题。...float的精度为7~8位有效数字,7位肯定能保证,8位的值也存在。...double的精度为16~17位有效数字 所以 二进制展示 1.1+0.1 = 1.0011001100110011001100110011001100110011001100110100 十进制展示...1.1+0.1 = 1.2000000000000002 5.解决方案 针对浮点数丢失精度的问题,我们可以通过BigDecimal来解决 new BigDecimal(double val) 该方法是不可预测的...总结:将double转为BigDecimal的时候,需要先把double转换为字符串,然后再作为BigDecimal(String val)构造函数的参数,这样才能避免出现精度问题。
问题描述 程序计算是一个很普遍的存在,但是语言的计算精度却是一个困扰人的问题,比说说,计算0.1+0.2,0.3+0.6,不用计算机计算,你用口算当然可以计算出分别为0.3和0.9,但是计算机计算的结果却不一样...这是加法中存在问题,乘法当中依然存在,你可以用程序计算一下4330.61*100,计算结果依然是不准确。 ? 当着写计算结果应用到金钱的计算上的时候,就会出现大的问题,N笔交易以后产生的效果更大。...至于产生的原因可以参考=>js浮点数精度问题的前世今生? 解决方法 浮点数计算本身就有精度缺失的问题,要解决他首先就不进行浮点数运算,就是将其转变为整数,然后再进行除法,换算为浮点数。
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