数据类型 Kotlin跟 java 相同,基本数据类型有八种 boolean,char,int,short,long,float,double,byte 类型 位宽 最小值 最大值 Short 16 -32768 32767 Int 32 (-2^31) (2^31-1) Long 64 (-2^63) (2^63-1) Byte 8 -128 127 Float 32 - - Double 64 - - 根据数据类型,结合代码看下 // 如果变量是数字,kotlin 的数据类型默认就是 Int

问题描述及方案 假设我们在做电商项目,在进行计算时这个丢失精度在产品价格计算就会出现问题,很有可能造成我们手里有9.99元然后后面会有一堆9,但是呢这些钱无法购买一个10元的商品. 在某些编程语言中有专门处理货币的类型,但是Java没有,不过没关系我们可以通过BigDecimal来解决这个问题. 下面我们来看几个例子. testOne 这个呢就是Java本身对于浮点计算的时候会丢失精度,一定要注意,一定要注意,它所引起的事情呢基本没有小事,如果在线上订购量大的话,会引起大的故障, 可能会导致下不

图像乘除法运算涉及到immultiply.imdivide函数,实现代码如下: 1.图像之间的乘法运算 close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc A=imread('ipexroundness_04.png');%读入原始图像赋值给A和B B=imread('ipexroundness_01.png'); C=immultiply(A,B); %计算A和B的乘法,计算结果返回给C A1=im2double(A); %将A和

一.问题背景 Java后端开发过程中,尤其是id字段,因数值太大,通过json形式传输到前端后,在js解析时,会丢失精度. 如果对精度丢失没有什么概念,可以看一个知乎的帖子,来感受一下:https://www.zhihu.com/question/34564427?sort=created 二.解决思路 将id字段序列化为json时,转换为字符串类型,前端传输到后端,反序列化时,再重新转换为Long. 三.具体实现 在dto所在项目中,新建一个helper包(名字自定义,也可以放现有包里).PS

计算时用parseFloat,计算完后转换成Number对象 var ytje = parseFloat("0.03"); var handlecharge = parseFloat("0.01"); ytje = ytje-handlecharge; ytje = new Number(ytje).toFixed(2); console.log(ytje); 如果不转换成Number对象,则会存在丢失精度问题,如下图片:

mysql 字符串转数据丢失精度,mysql转换丢失精度,mysql CAST 丢失精度 =============================== ©Copyright 蕃薯耀 2017年9月12日 http://www.cnblogs.com/fanshuyao/ 一.问题描述: 当数据库保存数字的类型为字符串时,但是如果需要比较大小或者排序,mysql是根据字符串的方式比较的,不是转换成数字再比较,所以在mysql进行类似操作时,需要对该字段的数据进行类型转换. 二.解决方案 使用CA

写代码碰到一个bug, 现象是 后台Java返回的18位的Long类型的数据,到前台丢失了精度.  查了一下,原因是 java的Long类型是18位, 而 js的Long类型(虽然没有明确定义的Long类型)是16位, 所以会造成丢失精度, 解决办法: 将后台的Long转换为字符串传回前台.

首先说一下背景,目前笔者的工作是物联网方面的,设备有对应的智慧运营平台,平台开发中建表的主键用的是Mybatis plus默认的雪花算法来生成的,也就是分布式系统比较常用的雪花ID,技术栈就是常用的Spring boot+Spring could Alibaba,json工具用的是FastJson. 在开发的过程中遇到了一个问题:前端接收到的数据在回传给后端的时候ID总是不对,仔细排查发现,前端接收到的数据的ID末尾两到三位数字都变成了0.雪花ID的长度是19位数字,系统在bean中的ID用的是

复现与概述 当JS在进行浮点数运算时可能产生丢失精度的情况: 从肉眼可见的程度上观察,发生精度丢失的浮点数是没有规律的,但该浮点数丢失精度的问题会100%复现.经查阅,这个问题要追溯至浮点数的二进制存储方式,然而就高数而言,无限接近1的0.999999-和1是等价的,1 / ∞ ≈ 0 同理,在二进制中也同样存在这一情况. 找到原因 现在寻找浮点数的精度丢失问题跟二进制存储到底存在什么联系. JavaScript引擎 - v8核心代码中,对于小数存储位双精度浮点,即64位保存的,但是这64位又分

有时候后端向前端传输Long类型,数字过长会出现丢失精度的问题 比如后端传来的是这样一个长数字串 那么前端的弹窗显示的是  可以将这个长数字串转为字符串类型的数据,可以防止精度丢失的情况 配置一个对象转换器 点击查看代码 import com.fasterxml.jackson.databind.Deseriali

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt357 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; Syst

在后台php中,金额保留两位小数.但是前端显示精度丢失,出现了14位小数的奇怪现象.本来以为是前端js解析之后出现的问题.检查之后发现json_encode()之后就出现了. 原始的值: array(4) { ["data"]=> array(2) { ["saled"]=> object(Illuminate\Database\Eloquent\Collection)#1235 (1) { ["items":protected]=&

Uva1639 题意: 有两个盒子各有n个糖果(n<=200000),每天随机选择一个:选第一个盒子的概率是p(0 ≤ p ≤ 1),第二个盒子的概率为1-p,然后吃掉其中的一颗.直到有一天,随机选择一个盒子打开一看,没糖了!现在请你计算另一个盒子里剩下的糖果数量的期望值. 解法: 我们假设到第n天的时候取得是第1个盒子的糖,此时第2个盒子有i颗糖,则在此之前打开了n+(n-i)次盒子, 其中n次打开了第一个盒子,(n-i)次打开了第二个盒子,则概率是C(2n-i,n)*p^(n+1)*(1-p

js中进行浮点数运算时容易出现精度问题 1) 除法函数 //说明:javascript的除法结果会有误差,在两个浮点数相除的时候会比较明显.这个函数返回较为精确的除法结果. //调用:accDiv(arg1,arg2) //返回值:arg1除以arg2的精确结果 function accDiv(arg1,arg2){     var t1=0,t2=0,r1,r2;     try{t1=arg1.toString().split(".")[1].length}catch(e){} 

//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,在两个浮点数相除的时候会比较明显.这个函数返回较为 精确的除法结果. //调用:accDiv(arg1,arg2) //返回值:arg1除以arg2的精确结果 function accDiv(arg1,arg2){ var t1=0,t2=0,r1,r2; try{t1=arg1.toString().split(".")[1].length}catch(e){} try{t2=arg2.toStr

Spring MVC从3.0开始支持REST,而主要就是通过@PathVariable来处理请求参数和路径的映射.由于考虑到SEO的缘故,很多人喜欢把新闻的名称作为路径中的一部分去处理,这时候中文的名称就会遇到问题,没办法映射,这个是因为编码问题,只要到TOMCAT/conf下找到server.xml,添加URIEncoding="UTF-8"进行URL编码设置就可以解决中文问题.另外经常遇到路径中有点".",而点是特殊字符,比如.html, .do等等,所以Spr

除法 function accDiv(arg1,arg2){ var t1=0,t2=0,r1,r2; try{t1=arg1.toString().split(".")[1].length}catch(e){} try{t2=arg2.toString().split(".")[1].length}catch(e){} with(Math){ r1=Number(arg1.toString().replace(".","")

首先鄙视一下这个不智能的语言 1.要进行乘法与除法,数据类型必须是signed 2.两个16位的数相乘,结果必须是32位的 3.乘以2的n次幂的数可以直接乘,之后截位也比较方便,(其实直接移位就可以). 4.乘以非2的n次幂的整数,可以用加法代替乘法. 5.乘以小于1的小数的时候,可以先乘以2的n次幂使之变为整数,然后再截去最后n位. 6.乘以大于1的小数的时候,按4.5两步结合处理. 7.除法~~~换成乘法算吧 8.integer转换成signed必须经过两步,首先变成std_logic_ve

如下代码:http://ideone.com/xcgHgw #include <iostream> using namespace std; int main() { // your code goes here ; i = 9.0 * 0.6 + 0.6; cout << i << endl; i = 9.0 * 0.6 + 0.6; cout << i << endl; i = (double)(9.0 * 0.6 + 0.6); cout

因为经常需要js来处理显示,就做下笔记 除法: function accDiv(arg1, arg2) { var t1 = 0, t2 = 0, r1, r2; try { t1 = arg1.toString().split(".")[1].length } catch (e) {} try { t2 = arg2.toString().split(".")[1].length } catch (e) {} with(Math) { r1 = Number(ar

@Test public void test1(){ System.out.print(0.05+0.01); } @Test public void test2(){ BigDecimal b1 = new BigDecimal(0.01); BigDecimal b2 = new BigDecimal(0.05); System.out.print(b1.add(b2)); } @Test public void test3(){ BigDecimal b1 = new BigDecimal