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

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

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

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

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);

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

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

float型在内存中占用的是4个字节的空间,而long型占用的是8个字节的空间. 注:float类型的范围是:一3.403E38~3.403E38.而long类型的范围是:-2^63~2^63-1(大概是9*10^18). 为什么4个字节的float型的最大值会大于long型的最大值呢? 一.代码演示1 class Demo { public static void main(String[] args) { float a=32.2f; long b=123456L; a=b; //隐式转换

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

首先引用一个例子在java中可能你会遇到这样的问题: 例:0.99999999f==1f //true 0.9999999f==1f //false 这是超出精度造成的,为了知道为什么会造成这样的问题,首先了解一下float和double的内存结构 1.内存结构 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)

浮点型变量在计算机内存中占用4字节(Byte),即32-bit.遵循IEEE-754格式标准.一个浮点数由2部分组成:底数m 和 指数e.                          ±mantissa × 2exponent(注意,公式中的mantissa 和 exponent使用二进制表示)底数部分 使用2进制数来表示此浮点数的实际值.指数部分 占用8-bit的二进制数,可表示数值范围为0-255. 但是指数应可正可负,所以IEEE规定,此处算出的次方须减去127才是真正的指数.所以f

将一个float型转化为内存存储格式的步骤为: (1)先将这个实数的绝对值化为二进制格式. (2)将这个二进制格式实数的小数点左移或右移n位,直到小数点移动到第一个有效数字的右边. (3)从小数点右边第一位开始数出二十三位数字放入第22到第0位. (4)如果实数是正的,则在第31位放入“0”,否则放入“1”. (5)如果n 是左移得到的,说明指数是正的,第30位放入“1”.如果n是右移得到的或n=0,则第30位放入“0”. (6)如果n是左移得到的,则将n减去1后化为二进制,并在左边加“0”补足

下面是<memcached全面剖析>的第二部分. 发表日:2008/7/9 作者:前坂徹(Toru Maesaka) 原文链接:http://gihyo.jp/dev/feature/01/memcached/0002 我是mixi株式会社研究开发组的前坂徹. 上次的文章介绍了memcached是分布式的高速缓存服务器. 本次将介绍memcached的内部构造的实现方式,以及内存的管理方式. 另外,memcached的内部构造导致的弱点也将加以说明. Slab Allocation机制:整理内

上篇spark 源码分析之十五 -- Spark内存管理剖析 讲解了Spark的内存管理机制,主要是MemoryManager的内容.跟Spark的内存管理机制最密切相关的就是内存存储,本篇文章主要介绍Spark内存存储. 总述 跟内存存储的相关类的关系如下: MemoryStore是负责内存存储的类,其依赖于BlockManager.SerializerManager.BlockInfoManager.MemoryManager. BlockManager是BlockEvictionHandl

先来了解一下浮点数在计算机中是以什么形式存储的 首先要知道计算机能懂得只有0和1,每一个0和1都占一个位 bit (比特)(Binary Digits):存放一位二进制数,最小的存储单位. 而对于存放一个有小数点的数是如何存储的呢? 对于整数部分,会转换成二进制,使用除2倒取余的方法. 22 / 2 = 11 余0 11 / 2 = 5   余1 5 / 2 = 2     余1 2 / 2 = 1     余0 1 / 2 = 0     余1 22 的二进制转换就是 10110 而对于小数部

整型在内存中的存储 1.整型的归类 char short int long 以上都分为有符号(signed)与无符号(unsigned)的类型 2.原码.反码和补码 2.1 定义 计算机在表示一个数字时,是采用二进制的方式,所以为了准确表示一个数的正负,每一个有符号数都将其最高位视作是符号位,最高位为0表示正数,最高位为1表示负数.我们接下来以有符号整型int的数字进行分析. 一个有符号整数由符号位+数值位组成,数值位是其最高位,分别以0/1表示正/负 对于正数来说,反码补码都与原码相同: 对于

Slab Allocation机制:整理内存以便重复使用 最近的memcached默认情况下采用了名为Slab Allocator的机制分配.管理内存. 在该机制出现以前,内存的分配是通过对所有记录简单地进行malloc和free来进行的. 但是,这种方式会导致内存碎片,加重操作系统内存管理器的负担,最坏的情况下, 会导致操作系统比memcached进程本身还慢.Slab Allocator就是为解决该问题而诞生的. 下面来看看Slab Allocator的原理.下面是memcached文档中的

int和float都是4字节32位表示形式.为什么float的范围大于int? float精度为6-7位.1.66*10^10的数字结果并不是166 0000 0000 指数越大,误差越大. 这些问题,都是浮点数的存储方式造成的. float和double在存储方式上都是遵从IEEE的规范的,float遵从的是IEEE R32.24 ,而double 遵从的是R64.53. 无论是单精度还是双精度在存储中都分为三个部分: 符号位(Sign) : 0代表正,1代表为负 指数位(Exponent):

在C/C++中float是32位的,double是64位的,两者在内存中的存储方式和能够表示的精度均不同,目前C/C++编译器标准都遵照IEEE制定的浮点数表示法来进行float,double运算. 无论是float还是double,在内存中的存储主要分成三部分,分别是: (1)符号位(Sign):0代表正数,1代表负数 (2)指数位(Exponent):用于存储科学计数法中的指数部分,并且采用移位存储方式 (3)尾数位(Mantissa):用于存储尾数部分 对于两者在内存中的存储结构,如下图所

int main (int argc, char **argv) { float a = 1.0f; cout <<"(int&)a = "<<(int&)a << endl; float b = 0.0f; cout <<"(int&)b = "<<(int&)b << endl; float c = 14.0f; //14.0浮点数在内存中以2进制0-1000