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本篇文章为大家展示了double类型计算精度丢失问题及解决方法,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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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.out.println(303.1/1000); } }
输出
0.06999999999999999 0.5800000000000001 401.49999999999994 0.30310000000000004
我们发现,计算出来的值和我们预期结果不一致。原因在于我们的计算机是二进制的。浮点数没有办法使用二进制进行精确表示。计算机的CPU表示浮点数由两个部分组成:指数和尾数,这样的表示方法一般都会失去一定的精确度,有些浮点数运算也会产生一定的误差。如:2.4的二进制表示并非就是精确的2.4。反而最为接近的二进制表示是 2.3999999999999999。浮点数的值实际上是由一个特定的数学公式计算得到的。可参考http://blog.csdn.net/abing37/article/details/5332798
那么我们如何才能够获取我们想要的预期结果呢?特别是在处理金额交易计算上。其实java的float只能用来进行科学计算或工程计算,在大多数的商业计算中,一般采用java.math.BigDecimal类来进行精确计算。在使用BigDecimal类来进行计算的时候,主要分为以下步骤:
(1) 用float或者double变量构建BigDecimal对象。通常使用BigDecimal的构造方法或者静态方法的valueOf()方法把基本类型的变量构建成BigDecimal对象。
(2) 通过调用BigDecimal的加,减,乘,除等相应的方法进行算术运算。
(3) 把BigDecimal对象转换成float,double,int等类型。
BigDecimal类基本介绍
在修改实例之前,我们先简单了解一下BigDecimal类的构造函数和成员方法。
BigDecimal(int var) //创建一个具有参数所指定整数值的对象。 BigDecimal(double var) //创建一个具有参数所指定双精度值的对象。 BigDecimal(long var) //创建一个具有参数所指定长整数值的对象。 BigDecimal(String var) //创建一个具有参数所指定以字符串表示的数值的对象。
成员方法(BigDecimal 的运算方式 不支持 + - * / 这类的运算 它有自己的运算方法)
BigDecimal add(BigDecimal augend) //加法运算 BigDecimal subtract(BigDecimal subtrahend) //减法运算 BigDecimal multiply(BigDecimal multiplicand) //乘法运算 BigDecimal divide(BigDecimal divisor) //除法运算
好,既然我们知道方法了,那么我们就用新方法来解决一下上述的问题。修改一下代码,如下:
import java.math.*; public class Test{ public static void main(String [] args){ double d1 = 0.06; double d2 = 0.01; BigDecimal b1 = new BigDecimal(d1); BigDecimal b2 = new BigDecimal(d2); System.out.println(b1.add(b2).doubleValue()); double d3 = 1.0; double d4 = 0.42; BigDecimal b3 = new BigDecimal(d3); BigDecimal b4 = new BigDecimal(d4); System.out.println(b3.subtract(b4).doubleValue()); double d5 = 4.015; double d6 = 100; BigDecimal b5 = new BigDecimal(d5); BigDecimal b6 = new BigDecimal(d6); System.out.println(b5.multiply(b6).doubleValue()); double d7 = 303.1; double d8 = 1000; BigDecimal b7 = new BigDecimal(d7); BigDecimal b8 = new BigDecimal(d8); System.out.println(b7.divide(b8).doubleValue()); } }
输出
0.06999999999999999 0.5800000000000001 401.49999999999994 0.30310000000000004
我们发现结果还是不对。从上述实例我们知道调用的构造方法为BigDecimal(double var)。 BigDecimal(double val)将 double 转换为 BigDecimal,后者是double的二进制浮点值准确的十进制表示形式。返回的BigDecimal的标度是使 (10scale × val) 为整数的最小值。这里也几个特别要注意的地方:
(1)此构造方法的结果有一定的不可预知性。有人可能认为在 Java 中写入 new BigDecimal(0.1) 所创建的 BigDecimal 正好等于 0.1(非标度值 1,其标度为 1),但是它实际上等于 0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625。这是因为 0.1 无法准确地表示为 double(或者说对于该情况,不能表示为任何有限长度的二进制小数)。这样,传入 到构造方法的值不会正好等于 0.1(虽然表面上等于该值)。
(2)另一方面,String 构造方法是完全可预知的:写入 new BigDecimal("0.1") 将创建一个 BigDecimal,它正好 等于预期的 0.1。因此,比较而言,通常建议优先使用 String 构造方法。
(3)当 double 必须用作 BigDecimal 的源时,请注意,此构造方法提供了一个准确转换;它不提供与以下操作相同的结果:先使用 Double.toString(double) 方法,然后使用 BigDecimal(String) 构造方法,将 double 转换为 String。要获取该结果,请使用 static valueOf(double) 方法。
根据上述描述,我们继续修改下例子,修改后如下:
import java.math.*; public class Test{ public static void main(String [] args){ double d1 = 0.06; double d2 = 0.01; BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(d1)); BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(d2)); System.out.println(b1.add(b2).doubleValue()); double d3 = 1.0; double d4 = 0.42; BigDecimal b3 = new BigDecimal(Double.toString(d3)); BigDecimal b4 = new BigDecimal(Double.toString(d4)); System.out.println(b3.subtract(b4).doubleValue()); double d5 = 4.015; double d6 = 100; BigDecimal b5 = new BigDecimal(Double.toString(d5)); BigDecimal b6 = new BigDecimal(Double.toString(d6)); System.out.println(b5.multiply(b6).doubleValue()); double d7 = 303.1; double d8 = 1000; BigDecimal b7 = new BigDecimal(Double.toString(d7)); BigDecimal b8 = new BigDecimal(Double.toString(d8)); System.out.println(b7.divide(b8).doubleValue()); } }
输出
0.07 0.58 401.5 0.3031
计算精度正确。
总结
(1)需要精确的表示两位小数时我们需要把他们转换为BigDecimal对象,然后再进行运算。
(2)使用BigDecimal(double val)构造函数时仍会存在精度丢失问题,建议使用BigDecimal(String val)。这就需要先把double类型(调用Double.toString(double var))转换为字符串然后在作为BigDecimal(String val)构造函数的参数。转换为BigDecimal对象之后再进行加减乘除操作,这样精度就不会出现问题了。这也是为什么有关金钱数据存储都使用BigDecimal。
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