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

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);

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

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.

在做项目之前老师就给我们封装好了一个js文件,解决计算中丢失精度的一些函数,直接引用js文件就可以使用. eg: var numA = 0.1; var numB = 0.2; alert( numA + numB ); 出现结果:0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004  为什么出现这个问题:计算机读懂的是二进制,而不是十进制,就是程序在进制转换时候丢失了精度. 解决问题代码: //除法函数,用来得到精确的除法结果 //说明:javascript的除法结果会有误差,在两个

一.JS数字精度丢失的一些典型问题 1. 两个简单的浮点数相加:0.1 + 0.2 != 0.3 // true,下图是firebug的控制台截图: 看看java的计算结果:是不是让你很不能接受 再来个更有料的,细心的你有没有发现这样的问题: 二.解决方案对于整数,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

标题: JavaScript 中小数和大整数的精度丢失作者: Demon链接: http://demon.tw/copy-paste/javascript-precision.html版权: 本博客的所有文章,都遵守“署名-非商业性使用-相同方式共享 2.5 中国大陆”协议条款. 先来看两个问题: 0.1 + 0.2 == 0.3; // false 9999999999999999 == 10000000000000000; // true 第一个问题是小数的精度问题,在业界不少博客里已有讨论

一.背景 最近做 dashborad 图表时,涉及计算小数且四舍五入精确到 N 位.后发现 js 算出来的结果跟我预想的不一样,看来这里面并不简单-- 二.JS 与 精度 1.精度处理 首先明确两点: 1.小数才会涉及精度的概念 2.小数的(存储和)运算涉及 JS 的精度处理 在现实中,我们运算小数,不会出现任何问题.但是 JS (编程语言)里,却不是这样. 2.精度丢失 例如,在 JS 里执行: 0.1 + 0.2 0.30000000000000004 0.3 - 0.1 0.1999999

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? 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

在浮点数当中做运算时经常会出现精度丢失的情况,如果做项目不作处理的话会对商家造成很大的影响的.项目尤其是金融相关的项目对这些运算的精度要求较高. 问题原因:首先计算机进行的是二进制运算,我们输入的十进制数字会先转换成二进制,进行运算后再转换为十进制输出.Float和Double提供了快速的运算,然而问题在于转换为二进制的时候,有些数字不能完全转换,只能无限接近于原本的值,这就导致了在后来的运算会出现不正确结果的情况. 首先看到没有做处理的代码和结果: public static void mai

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

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

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

c# float类型和double类型相乘出现精度丢失 double db = 4.0; double db2 = 1.3; float f = 1.3F; float f2 = 4.0F; Decimal de = Convert.ToDecimal(f); MessageBox.Show("double * float " + (db * f).ToString() + "\r\n double * double " + (db * db2).ToString(

开发中处理处理价格金额问题, 后台经常返回float类型, 打印或转成NSString都会有精度丢失问题, 因此使用系统自带的NSDecimalNumber做处理, 能解决这问题:经过测试其实系统NSDecimalNumber是对有问题值做了四舍五入处理 •    还有经过测试, 重要的事说三遍:
处理精度有关的数据请用double
处理精度有关的数据请用double
处理精度有关的数据请用double     float testDouble = [jsonDict[@"Body"]

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: public class FloatDoubleTest { public static void main(String[] args) { float f = 20014999; double d = f; double d2 = 20014999; System.out.println("f=" + f); System.out.println("d=" 

计算价格, java中浮点数精度丢失的解决方案

描述 在iOS项目中老是遇到double.float精度丢失的问题 PS: NSString * jsonStr = @"{\"9.70\":9.70,\"67.10\":67.10, \"90.10\":90.10, \"97.40\":97.40, \"99.40\":99.40}"; NSData * jsonData = [jsonStr dataUsingEncoding:NS

在讨论两位double数0.2和0.3相加时,毫无疑问他们相加的结果是0.5.但是问题总是如此吗? 下面我们让下面两个doubles数相加,然后看看输出结果: @Test public void testBig(){ System.out.println(0.11+2001299.32); } 控制台输出2001299.4300000002 我们吃惊的发现,结果并不是我们预想的那样,这是为什么呢?又如何解决呢? 现贴出BigDecimal的一个构造函数的文档供大家参考 BigDecimal pu