【Java】—— 解决浮点型运算时小数不准确问题（BigDecimal）

最新推荐文章于 2025-12-13 12:19:21 发布

原创

最新推荐文章于 2025-12-13 12:19:21 发布 · 481 阅读

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#java #开发语言

问题如图

1、构造器

public BigDecimal(double val) 【不推荐】	将 double转换为 BigDecimal
public BigDecimal(String val)	把String转成Big

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【轻松拿捏】Java 浮点数运算不准确的原因及解决方案

边走、边悟、迟早变好

07-29

1497

有限的二进制表示和舍入误差是浮点数运算不准确的主要原因。使用BigDecimal类可以避免这些问题，因为它提供了高精度的数值运算。将浮点数转化为整数是另一个解决方案，特别适用于金额计算等场景。设定误差范围进行比较是在需要比较两个浮点数是否相等时的常用方法。听忆.-优快云博客🎈众口难调🎈从心就好。

JAVA问题分析——浮点型为什么会存在误差

CHB的博客

08-29

1572

文章目录小数位用二进制表示二进制科学计数法表示浮点型的内存结构浮点型取值范围和精度总结在编程中，浮点型（float，double）通常用来表示小数，我们经常被警告，浮点型存在精度问题，不能用来比较大小，不能用来表示金额，为什么会存在误差呢？首先，我们来了解一下浮点型在计算机内存中是如何存储的。小数位用二进制表示要表示浮点型，首先要让小数位也用二进制表示。我们知道二进制表示整数时，最低位代表2的0次方，往高位依次是2的1次方，2次方，3次方……那么对应的，二进制数小数点后面，最高位则是2的-1次方，-2

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BigDecimal

2301_81718046的博客

05-19

427

将 double转换为 BigDecimal,不推荐使用。转换一个 double成 BigDecimal。将BigDecimal转换为double。把String转成BigDecimal。作用：用于解决浮点型运算时，出现结果失真的问题。除法、可以控制精确到小数几位。

Java使用BigDecimal计算保留位数不对问题定位

weixin_30621711的博客

04-12

990

在项目中使用BigDecimal计算将单位从B换成TB时，算出来的结果总是整数，而没有保留设置的2位小数；计算代码如下： db.divide(oneTB, ROUND_HALF_UP).setScale(2,ROUND_HALF_UP).doubleValue();　　代码中指定了保留小数是2位，然后四舍五入，但是最后的结果总是整数，于是手动执行了下前面的divide部分，发现从...

BigDecimal操作double、float精度丢失问题

noaman_wgs的博客

07-03

6235

一、问题最近使用BigDecimal进行数值加减运算的时候踩了一个小坑：BigDecimal操作double、float数值时精度丢失。举个例子： public static void main(String[] args) { float d1 = 1.2f; float d2 = 2.1f; BigDecimal b1 = new B...

浮点运算的误差_Assembly 浮点运算

weixin_42557830的博客

01-14

256

电子计算机里的浮点运算和持续精确的数学运算是不同的。数学中，所有的数都可以精确表示。但就如前面的章节所示，在电子计算机里，许多数不能用有限个比特位来描述。所有的计算都在一定的精度下执行。在这节的例子中，为了简单化，将使用8位的有效数。加法要将两个浮点数相加，它们的指数必须是相等的。如果它们并不相等，那么通过移动较小指数的数的有效数来使它们相等。例如：考虑10.375 +6.34375 =...

JAVA编程——论浮点运算损失精度问题

RamProg的博客

08-16

1218

关于浮点运算损失精度问题

java整型和浮点型做乘法_Java浮点型算术为什么精度不对？

weixin_42300317的博客

02-28

1351

每个程序员都曾被前辈告诫过：“代码中不要直接使用double类型做任何算术处理，会存在精度的问题。可以使用JDK中自带的java.math.BigDecimal类处理”。事实也确实如此：double num1 = 0.1;double num2 = 0.2;System.out.println(num1+num2);/**num1+num2= 0.30000000000000004**/为什么会如...

为什么大部分小数在计算机中是不精确的

m0_63829578的博客

04-09

235

为什么大部分小数在计算机中是不精确的

java基础-小数计算为什么不精确

RedPig的专栏

04-01

1820

违反直觉计算机之所以叫"计算"机就是因为发明它主要是用来计算的，"计算"当然是它的特长，在大家的印象中，计算一定是非常准确的。但实际上，即使在一些非常基本的小数运算中，计算的结果也是不精确的。比如： float f = 0.1f*0.1f; System.out.println(f); 这个结果看上去，不言而喻，应该是0.01，但实际上，屏幕输出却是0.010000001，后面多了个1。看上去这么简单的运算，计算机怎么会出错了呢？为什么会出错呢？实际上，不是运算本身会出错，而是计算机根本就不能精

Java BigDecimal转换、除法“陷阱”

niannian_315的专栏

04-23

1万+

今天在用BigDecimal“费解”现象，以前虽然知道要避免用，但没研究过。借此机会，查证一下分享给大家参详参详。在Java中经常可以用到double转BigDecimal，也经常进行除法运算，但是以下用法需要特别小心了。 Java代码 package com.ccxe.number; import java.math.

Java 浮点数运算不准确的原因及解决方案

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DeMonnnnnn

11-28

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前言问题执行如下代码，你觉得会打印出什么结果？ System.out.println(0.1 + 0.2); System.out.println(0.2 - 0.1); System.out.println(0.1 * 0.2); System.out.println(0.2 / 0.1); S...

XML Schema 日期/时间数据类型

csbysj2020的博客

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这些就可以使用obj->findChild<QObject *>(“rect”);根据对象的名字找到对应的对象，然后使用QQmlProperty修改对的应的属性了。如上图可知，在qml文件里面的qml控件的属性已经被cpp文件的中c++修改了。如上图，触发了qml中的信号后，就打印出c++中的槽函数。如上图，信号和函数和返回值都触发成功了。先创建一个c++类，然后写一个槽函数。main.cpp中加入以下代码。main.cpp文件。

powerjob的使用

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weixin_42074941的博客

12-13

268

注册后使用注册的服务名和密码登录。

java面试:怎么保证消息队列当中的消息丢失、重复问题？

2301_80939853的博客

12-11

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在面试的过程之中，假设你在简历当中填写了mq的相关技术，那面试官大概率会考察这方面的问题来看看你对mq相关知识的掌握程度，小编在这一块也被拷打过，今天就和大家一起来了解一下这方面的知识，希望大家都有所提升。

java中那针对浮点型数据运算出现的误差的问题，你怎么解决？

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<think>我们正在讨论Java中解决浮点型数据运算误差的方法。根据引用内容，浮点误差的根本原因是二进制表示无法精确表示所有十进制小数（如0.1），以及存储位数有限（如double只有52位尾数）[^2]。在Java中，我们可以采用以下方法： 1. 使用容忍值（Epsilon）进行比较：避免直接使用`==`比较浮点数，而是检查它们的差是否小于一个很小的容忍值。 2. 使用整数或定点数：例如，在金融计算中，可以用整数表示分（而不是元）。 3. 使用高精度类`BigDecimal`：这是Java中解决浮点误差最常用的方法，它使用十进制表示，可以精确表示小数。由于用户明确要求查找Java中的解决方法，我们将重点放在Java上，特别是`BigDecimal`的使用。根据引用[3]中的示例，我们可以详细说明`BigDecimal`的用法： - 创建`BigDecimal`对象时，建议使用字符串构造器，以避免使用double构造器时引入误差。 - 进行算术运算（加减乘除）时，使用`BigDecimal`的方法：`add()`, `subtract()`, `multiply()`, `divide()`。 - 注意：除法运算可能需要指定舍入模式，否则在除不尽时会抛出异常。 - 最后，如果需要将`BigDecimal`转换为基本类型，可以使用`doubleValue()`等方法，但要注意转换可能引入精度损失（如果`BigDecimal`的精度超过double能表示的范围）。因此，在回答中，我们将重点介绍`BigDecimal`，并给出完整的代码示例，同时也会提到其他方法（如容忍值比较）作为补充。另外，根据引用[1]和[2]，我们会强调浮点误差是计算机内部处理的普遍问题，并非Java独有。回答结构： 1. 问题根源（简要说明） 2. 解决方法一：使用容忍值比较（适用于不需要精确结果，只是比较的场景） 3. 解决方法二：使用整数或定点数（适用于特定领域，如金融） 4. 解决方法三：使用`BigDecimal`（重点，详细步骤和示例） 5. 注意事项最后，生成相关问题。 </think> ### Java 中解决浮点型数据运算误差的方法在 Java 中处理浮点运算误差（如 `0.1 + 0.2 != 0.3`）需要理解其根本原因：浮点数使用 IEEE 754 二进制表示，无法精确表示所有十进制小数（如 $0.1_{10}$ 在二进制中是无限循环小数 $0.0001100110011..._2$）[^1][^2]。以下是 Java 中三种有效的解决方案： --- #### 1. **容忍值比较法（Epsilon Comparison）** 通过比较浮点数差值是否小于一个微小容忍值 $\epsilon$ 来避免直接相等判断： ```java public class FloatComparison { public static void main(String[] args) { double a = 0.1 + 0.2; double b = 0.3; final double EPSILON = 1e-10; // 容忍值（根据精度需求调整） if (Math.abs(a - b) < EPSILON) { System.out.println("在误差范围内相等"); } else { System.out.println("不相等"); } } } ``` - **适用场景**：科学计算、图形处理等对精度要求不极端的场景 - **优点**：简单高效，不引入额外依赖 - **缺点**：$\epsilon$ 值需根据具体场景调整 --- #### 2. **整数/定点数表示法（Integer/Fixed-Point）** 将小数转换为整数处理（如金融场景以分为单位）： ```java public class FixedPointExample { public static void main(String[] args) { long price1 = 1000; // 10.00元（单位：分） long price2 = 2000; // 20.00元 // 计算折扣价（75折） long discounted = price2 * 75 / 100; // 精确计算为1500分（15.00元） System.out.println(discounted); } } ``` - **适用场景**：金融计算、货币处理等需要精确结果的领域 - **优点**：完全避免浮点误差 - **缺点**：需手动处理小数点位，可能需防范整数溢出 --- #### 3. **使用 BigDecimal 类（推荐方法）** Java 提供的 `java.math.BigDecimal` 类通过十进制表示实现精确计算： ```java import java.math.BigDecimal; import java.math.RoundingMode; public class BigDecimalExample { public static void main(String[] args) { // 必须使用字符串构造器！避免double精度损失 BigDecimal num1 = new BigDecimal("0.1"); BigDecimal num2 = new BigDecimal("0.2"); // 加法 BigDecimal sum = num1.add(num2); System.out.println("0.1 + 0.2 = " + sum); // 精确输出0.3 // 除法（需指定舍入模式） BigDecimal result = new BigDecimal("10").divide( new BigDecimal("3"), 4, // 保留4位小数 RoundingMode.HALF_UP // 四舍五入 ); System.out.println("10/3 ≈ " + result); // 输出3.3333 } } ``` - **关键操作**： - `add()`（加） | `subtract()`（减） - `multiply()`（乘） | `divide()`（除） - `setScale(位数, 舍入模式)`（精度控制） - **注意事项**： 1. **必须使用字符串构造函数**：`new BigDecimal("0.1")` 而非 `new BigDecimal(0.1)` 2. 除法必须指定舍入模式，否则抛出 `ArithmeticException` 3. 性能低于原生浮点运算，但精度有保障[^3] --- ### 方法对比 | 方法 | 精度保证 | 性能 | 适用场景 | |--------------------|---------------|--------|-----------------------| | 容忍值比较法 | 有限精度 | ★★★★ | 科学计算、图形处理 | | 整数/定点数表示法 | 完全精确 | ★★★★ | 金融系统、货币计算 | | BigDecimal | 任意精度 | ★★ | 财务系统、精密计算 | > **根本原因**：浮点误差源于二进制表示有限性。例如 `double` 仅存储 52 位尾数，无法精确表示 $0.1_{10}$[^2]。 --- ### 何时选择哪种方法？ - **日常计算**：容忍值比较法（如游戏物理引擎） - **金融系统**：优先使用 `BigDecimal` 或整数表示法 - **高精度科学计算**：`BigDecimal` 配合合适舍入模式通过合理选用这些方法，可有效解决 Java 中浮点运算的精度问题。实际开发中，`BigDecimal` 是最全面可靠的解决方案，尤其适用于财务等敏感领域。