(转)Java浮点数float,bigdecimal和double精确计算的精度误差问题总结 1.float整数计算误差 案例:会员积分字段采用float类型,导致计算会员积分时,7位整数的数据计算结果出现误差. 原因:超出float精度范围,无法精确计算. 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

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);

java用double和float进行小数计算精度不准确 大多数情况下,使用double和float计算的结果是准确的,但是在一些精度要求很高的系统中或者已知的小数计算得到的结果会不准确,这种问题是非常严重的. <Effective Java>中提到一个原则,那就是float和double只能用来作科学计算或者是工程计算,但在商业计算中我们要用java.math.BigDecimal,通过使用BigDecimal类可以解决上述问题,java的设计者给编程人员提供了一个很有用的类BigDecim

BigDecimal类 BigDecimal所在包:java.math,不可变的.任意精度的有符号十进制数.BigDecimal 由任意精度的整数非标度值 和 32 位的整数标度 (scale) 组成. 对于不需要任何准确计算精度的数字可以直接使用float或double,但是如果需要精确计算的结果,则必须使用BigDecimal类,而且使用BigDecimal类也可以进行大数的操作 dobule例子 public class TestMath { public static void main

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

浮点数会有精度损失这个在上大学的时候就已经被告知,但是至今完全没有想明白其中的原由,老师讲的时候也是一笔带过的,自己也没有好好琢磨.终于在工作的时候碰到了,于是google了一番. 问题: 对两个double类型的值进行运算,有时会出现结果值异常的问题.比如: 1 System.out.println(19.99+20); 2 System.out.println(1.0-0.66); 3 System.out.println(0.033*100); 4 System.out.println(1

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.

jmeter 中 浮点数计算精度问题解决方法: 编写 beanshell 时使用 java.math.BigDecimal 方法构造,使用 BigDecimal 并且一定要用 String 来够造. 代码如下: import java.math.BigDecimal; /** * 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){

ylbtech-Java-杂项:Float 加减精度问题 1.返回顶部 1. java float 加减精度问题在取这个字段的时候转换成BigDecimal就可以了同时,BigDecimal是可以设置精度的.float m = 12.22F;float c = 1.22F;BigDecimal b1 = new BigDecimal(Float.toString(m));BigDecimal b2 = new BigDecimal(Float.toString(c));System.out.pr

BigDecimal详解和精度问题 一.背景 在实际开发中,对于 不需要任何准确计算精度的属性可以直接使用float或double,但是如果需要精确计算结果,则必须使用BigDecimal,例如价格.质量. 为什么这么说,主要有两点 1.double计算会有精度丢失问题 2.在除法运算时,BigDecimal提供了丰富的取舍规则.(double虽然可以通过NumberFormat进行四舍五入,但是NumberFormat是线程不安全的) 对于精度问题我们可以看下实际的例子 public stat

float [] value=new float[5]; value[0]=Float.parseFloat(rs.getString(1)); value[1]=Float.parseFloat(rs.getString(2)); value[2]=Float.parseFloat(rs.getString(1)); value[4]=Float.parseFloat(rs.getInt(1)+""); BigDecimal b1 = new BigDecimal(Float.toS

LK光流算法:提高计算精度和增加搜索范围 关于LK算法的基本理论,见:http://www.cnblogs.com/dzyBK/p/4960630.html 这里主要阐述如何提高LK算法的计算精度和在高斯金字塔上应用LK算法. 1.提高LK算法的精度 其实这也并不是什么高大尚的东西.通俗地讲,就是反复调用LK算法来提高精度.这种反复调用算法本身来提高算法精度的方法,不仅对LK算法可以使用,对其它光流算法也可以使用.的确也有很多光流算法是这么做的.除了光流算法,其它领域的很算法也都可以这么做.其实

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

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

最近有人在微信上给我发了一个数学题目,如下图: 我看了之后感觉很是简单,但是却想了半天才解出来.解出来后我想到了用程序再解一遍,然而精确计算的问题却让人头疼不已. 解题思路: 思路其实很简单,暴力求解就可以,但是当你写了一个四重for循环后你会发现解不出来.由此考虑到结果可能是小数,便把增量改成了float类型,每次自增0.1. 当你写完满心欢喜地运行的时候会发现还是出不来结果.再改成double类型也同样是不行. 这是因为java中float类型相加是把十进制转化为二进制后相加然后把二进制结果

本篇文章主要是对javascript避免数字计算精度误差的方法进行了介绍,需要的朋友可以过来参考下,希望对大家有所帮助. 如果我问你 0.1 + 0.2 等于几?你可能会送我一个白眼,0.1 + 0.2 = 0.3 啊,那还用问吗?连幼儿园的小朋友都会回答这么小儿科的问题了.但是你知道吗,同样的问题放在编程语言中,或许就不是想象中那么简单的事儿了. 不信?我们可以做个试验. 先来看一段 JS. var num1 = 0.1; var num2 = 0.2; alert(num1+num2 ===

/** * 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. * * @param num1加数1 | num2加数2 */ function numAdd(num1, num2) { var baseNum, baseNum1, baseNum2; try { baseNum1 = num1.toString().split(].length; } catch (e) { baseNum1 = ; } try { baseNum2 = num2.toString().split(].l

php小数加减精度问题,比特币计算精度问题 在php开发时,有小数加减的场景.结果发现不能够等于预想的值,bccomp比较二个高精确度数字.语法: int bccomp(string left operand, string right operand, int [scale]);此函数比较二个高精确度的数字.输入二个字符串,若二个字符串一样大则返回 0:若左边的数字字符串 (left operand) 比右边 (right operand) 的大则返回 +1:若左边的数字字符串比右边的小则返回

+=与-=运算符混合计算解析: int x = 3; x += x -= x -= x += x -= x; 详解:算数运算按运算符优先级运算,从右至左计算. 1. x=x-x; 实际为 3 - 3 计算结果为0: 2. x=x+x; 实际为 3 - 0,0是第1步结果,计算结果为3: 3. x=x-x; 实际为 3 - 3,3是第2步结果,计算结果为0: 4. x=x-x; 实际为 3 - 0,0是第3步结果,计算结果为3: 5. x=x+x; 实际为 3 + 3,3是第4步结果,计算结果为6

js混合计算字符串字节长度 function getBt(str) { ) { var char = str.match(/[^\x00-\xff]/ig); : char.length); } else { ; } } 用法:直接调用getBt('计算我的字节长度');

不知道大家在使用JS的过程中有没有发现某些浮点数运算的时候,得到的结果存在精度问题:比如0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004以及7 * 0.8 = 5.6000000000000005等等. 究竟是什么原因造成了这个问题?实际上是因为计算机内部的信息都是由二进制方式表示的,即0和1组成的各种编码,但由于某些浮点数没办法用二进制准确的表示出来,也就带来了一系列精度问题.当然这也不是JS独有的问题. 接下来让我们以0.1+0.2为例,深入理解一下浮点数的运算方法,以及使用J