fastjson 处理 double 的精度问题】的更多相关文章

项目中使用 fastjson 来处理 json 格式,当前使用的版本为1.1.37.在和其它系统交互时,将一个json串传给了对方,原值为5.0,json 处理后格式为:{"dou", 5}; 结果对方处理该串报错了, 原因是他将串整理转成 Map ,在取值时强制转为了 Double ,因为拿到的值转化是 Integer 类型,强转肯定异常了. 简单的做法应该通过 Double.valueOf(value)  进行处理.但无奈合作方不愿意处理. 于是测试了下fastjson处理这个串时…
作者: jillzhang 联系方式:jillzhang@126.com 原网址:http://blog.csdn.net/wuna66320/article/details/1691734 1 范围 float和double的范围是由指数的位数来决定的. float的指数位有8位,而double的指数位有11位,分布如下: float: 1bit(符号位) 8bits(指数位) 23bits(尾数位) double: 1bit(符号位) 11bits(指数位) 52bits(尾数位) 在数学中…
一般情况下,输入带小数点的字面值,编译器会把它解析成double 类型. 例如:一个字面值被直接放到代码中,由于带小数点所以,默认值为double类型   输出结果是:1.12345678912345(最后一个数字丢失了)这是因为double值精度就这么长啊 有什么办法可以使输出的结果具有完整的精度呢?? 我们可以将字面值显示声明为decimal类型,通过追加一个M或m后缀来实现     嘻嘻,还有另外一种办法可以防止最后一位数字被丢弃哦,可以使用格式字符串和round-trip 格式说明符R或…
1 范围 float和double的范围是由指数的位数来决定的. float的指数位有8位,而double的指数位有11位,分布如下: float: 1bit(符号位) 8bits(指数位) 23bits(尾数位) double: 1bit(符号位) 11bits(指数位) 52bits(尾数位) float的指数范围为-127~+128,而double的指数范围为-1023~+1024,并且指数位是按补码的形式来划分的. 其中负指数决定了浮点数所能表达的绝对值最小的非零数:而正指数决定了浮点数…
题目链接:http://codeforces.com/problemset/problem/93/B B. End of Exams time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Students love to celebrate their holidays. Especially if the holiday is th…
[本文相关的代码放在github上.地址为:https://github.com/VigourJiang/StructuredFloat] Java中double类型的格式基本遵循IEEE 754标准. 虽然数学意义上的小数是连续的.但double只能表示当中的一些离散点.把这些离散点组成的集合记为S.S的大小还是有限的.假设要保存的小数P刚好在集合S内,那么double类型就能精确的表示P:否则double类型只能从集合S中找一个与P近期的离散点P'取代P. 以上表述对于float也成立.IE…
在工作中我发现了一个C#浮点数的精度问题,以下的程序运行结果并未得到我预期的结果: view source print? 01 namespace FloatTest 02 03     class Program 04      05         static void Main(string[] args) 06          07             double a = 0.0001; 08             float b = 0.1F; 09    10      …
Codeforces Round #518 (Div. 2) A CF一道水题,总过不去 后面看了一下数据发现是精度出问题了 1000000000000000000 1 1 1000000000000000000 这里发现 ceil(1000000000000000000*1.0+1)/1 还是等于 1000000000000000000是不是很神奇百度之后发现 转载自:https://zhidao.baidu.com/question/1367210420486994059.html C语言中…
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…
发生精度丢失的原因: 个人理解:机器在运行时,使用2进制形式的计数方式,而我们日常生活中的计算是10进制的,对于整数的加减乘除,double还能适用,但是对于有小数的,则容易发生精度丢失,即用2进制表示10进制小数时,部分小数只是近似的表示,2进制表示不完全准确,此时,只能用BigDecimal来进行精确的精度计算. double  d1=5.0; double d2=4.9; BigDeciaml b1=new BigDeciaml(d1); BigDecimal b2=new BigDeci…