转载:https://blog.csdn.net/xue_feitian/article/details/6556275 第一种方法: double f = 123.2315455458; BigDecimal b = new BigDecimal(f); double f1 = b.setScale(3, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue(); //保留3位小数,最后一位四舍五入 System.out.println(f1); 输出为:123.232

说起编程中的高精度数值,我第一反应就是double类型了.的确,double阶码11位,尾数52位,几乎能应对任何苛刻的要求......然而,当我天真地尝试用double来算泰勒展开式的函数值,离散代数的狰狞性瞬间完全暴露眼前. 我不是数学出身,也并不关心那些奇异的函数形式.我只是想推导一个物理系统的冲击响应函数.那个函数没法求得解析解,我只好用皮卡迭代法求泰勒级数式.经过一番挣扎,级数通项终于确定了,但是函数的绘图却成了隐藏难题. 函数的形式: \[f(x)={\sum_{n=1}^{\inf

原码:一个正数,转换为二进制位就是这个正数的原码.负数的绝对值转换成二进制位然后在高位补1就是这个负数的原码. 但是原码有几个缺点,零分两种 +0 和 -0 .很奇怪是吧!还有,在进行不同符号的加法运算或者同符号的减法运算的时候,不能直接判断出结果的正负.你需要将两个值的绝对值进行比较,然后进行加减操作 ,最后符号位由绝对值大的决定.于是反码就产生了.反码:正数的反码就是原码,负数的反码等于原码除符号位以外所有的位取反. 解决了加减运算的问题,但还是有正负零之分,然后就到补码了补码:正数的补码与

计算价格, java中浮点数精度丢失的解决方案

问题的提出:如果我们编译运行下面这个程序会看到什么? public static void main(String args[]){ System.out.println(0.05+0.01); System.out.println(1.0-0.42); System.out.println(4.015*100); System.out.println("BigDecimal:"+new BigDecimal(Double.toString(4.015)).multiply(new B

转自http://blog.csdn.net/seizef/article/details/5571783#ref_1,有删改. 先简单介绍一下浮点数在计算机中的组成,在Java中采用的浮点数表示法是IEEE754标准. 任意一个二进制浮点数V可以表示成下面的形式,进一步说明请参照[1]: (1)(-1)^s表示符号位,当s=0,V为正数:当s=1,V为负数. (2)M表示尾数,范围是[1,2)(规格化)或者是[0,1)(非规范化). (3)2^E表示阶码. 当用浮点数来表示整数时,我们要得到连

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){

大家可能都遇到过,float在计算某些值时,会有不准确的情况. 比如如下情况: > 计算不准确 package com.nicchagil.study.java.demo.No10float计算.No01不准确的举例; public class Call { public static void main(String[] args) { System.out.println(0.08f + 0.01f); } } 打印: 0.089999996 > 用BigDecimal代替计算 如果需要准

今天在计算商品价格的时候再次遇到js浮点数计算出现误差的问题,以前就一直碰到这个问题,都是简单的使用tofixed方法进行处理一下,这对于一个程序员来说是及其不严谨的.因此在网上收集了一些处理浮点数精度的文章.觉得别人写的挺好了,我在简单的总结一下,以方便后续查阅. 浮点数误差产生的原因: 先看一个实例: 0.1 + 0.2 =? 0.1 + 0.2 = 0.3? 我们先来看一段 JS. console.log( 0.1+ 0.2); 输出为 0.30000000000000004.是不是很奇葩

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

一.前方有坑 php在使用加减乘除等运算符计算浮点数的时候,经常会出现意想不到的结果,特别是关于财务数据方面的计算,给不少工程师惹了很多的麻烦.比如今天工作终于到的一个案例: $a = 2586; $b = 2585.98; var_dump($a-$b); 期望的结果是:float(0.02) 实际结果: float(0.019999999999982) 人生有坑,处处提防 二.防坑攻略: 1.通过乘100的方式转化为整数加减,然后在除以100转化回来…… 2.使用number_format转

浮点数运算和整数运算相比,只能进行加减乘除这些数值运算,不能做位运算和移位运算. 在计算机中,浮点数虽然表示的范围很大,但是浮点数有个非常重要的特点,就是浮点数常常无法精确表示 举例 浮点数0.1在计算机中就无法精确表示,因为十进制的0.1换算成二进制是一个无限循环小数,很显然,无论使用float还是double,都只能存储一个0.1的近似值.但是,0.5这个浮点数又可以精确地表示.因为浮点数常常无法精确表示,因此,浮点数运算会产生误差: public class Main { public s

本文讲解的是怎么实现一个工具库并打包发布到npm给大家使用.本文实现的工具是一个分数计算器,大家考虑如下情况: \[ \sqrt{(((\frac{1}{3}+3.5)*\frac{2}{9}-\frac{27}{109})/\frac{889}{654})^4} \] 这是一个分数计算式,使用JS原生也是可以计算的,但是只能得到一个近视值: Math.sqrt(Math.pow(((1/3+3.5)*2/9-27/109)/(889/654),4)); // 0.197530864197530

壹 ❀ 引 0.1+0.2不等于0.3,即便你不知道原理,但也应该听闻过这个问题,包括博主本人也曾在面试中被问到过此问题.很遗憾,当时只知道一句精度丢失,但是什么原因造成的精度丢失却不太清楚.而我在查阅资料的过程中发现,大部分文章都是假定了你有一定计算机基础,对于非此专业的人来说,可能文章读起来就显得晦涩难懂.那么本文就会站在此问题的角度,从二进制计算说起说起,用基础数学通俗易懂的去解释究竟是什么原因造成了计算机中浮点数计算的精度丢失,本文开始. 贰 ❀ 从二进制说起 与我们人的计算思维不同,计

一 js浮点数计算问题解决方案: 1.使用 NumberObject.toFixed(num) 方法 toFixed() 方法可把 Number 四舍五入为指定小数位数的数字. 2.较精度计算浮点数 //说明:javascript的加法结果会有误差,在两个浮点数相加的时候会比较明显.这个函数返回较为精确的加法结果. //调用:accAdd(arg1,arg2) //返回值:arg1加上arg2的精确结果 function accAdd(arg1, arg2) { var r1, r2, m; t

原文:php浮点数计算比较及取整不准确解决方法 php有意思的现象,应该是很多编程语言都会有这样的现象.这个是因为计算机的本身对浮点数识别的问题..... $f = 0.58; var_dump(intval($f * 100 *100)); //结果5799 var_dump((float)($f * 100 *100)); //结果5800 echo (int)((0.1+0.7)*10);  //结果7 echo (float)((0.1+0.7)*10);  //结果8 <?php $a

Java闰年的计算,Calendar的用法 代码如下: package com.aaa.zuoye; import java.text.ParseException; import java.util.Calendar; import java.util.Scanner; public class ZuoYe3 { public static void main(String[] args) throws ParseException { System.out.println("请输入您想知道的

Java基础-时间复杂度计算方式 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.   时间复杂度通常是衡量算法的优劣的,衡量算法的时间严格来讲是很难衡量的,由于不同的机器性能不用环境都会造成不同的执行时间. 一.什么是时间复杂度 1>.什么是时间频度 算法的执行时间和语句的执行次数成正比,因此通过计算执行测试来推断执行时间.算法中语句执行次数称为语句频度或时间频度,记为T(n),n是问题的规模,T是Time. 2>.什么是时间复杂度 当时间频度的n不断变化时,T(n)也在不断

作者:iamlaosong 数字有两种表达方式.一种是整数,一种是浮点数.浮点数是属于有理数中某特定子集的数的数字表示,在计算机中用以近似表示随意某个实数.详细的说,这个实数由一个整数或定点数(即尾数)乘以某个基数(计算机中一般是2)的整数次幂得到,这种表示方法相似于基数为10的科学计数法. 计算机中存储浮点数的方式决定了浮点数往往是个近似值,由于日常生活中我们用的是十进制.而计算机用的是二进制,二进制非常难精确的表达十进制的小数.这里不想讨论计算机是怎样存储浮点数的,那会是非常长的一篇枯燥文字

浮点数计算函数 这一节的所有函数,只有在vim编译时支持了+float时才有效. 三角函数 sin() : sine正弦函数 cos() : cosine余弦函数 tan() : tangent正切函数 asin() : arc sine反正弦函数 acos() : arc cosine反余弦函数 atan() : arc tangent反正切函数 atan2({X坐标},{Y坐标}) : arc tangent反正切函数 sinh() : hyperbolic sine 双曲正弦函数 cosh

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- #py2.x里面除法或乘法这么写就可以计算小数点后面结果,更精确future(未来,译音:非忧车) division(除法,译音:德为神) # Ctrl+/ 注释的快捷键 from __future__ import division x = 9 /2 print(x)