JAVA float精度

Java代码

1 1.import java.math.BigDecimal;  

2 2.import java.util.Scanner;  

3 3.  

4 4.public class test {  

5 5.  

6 6.    public static void main(String[] args) {  

7 7.  

8 8.        float a = 0;  

9 9.        Scanner in = new Scanner(System.in);  

10 10.          

11 11.        a = in.nextFloat();  

12 12.          

13 13.        if(a==0.2){  

14 14.            System.out.println(a);  

15 15.        }else{  

16 16.            System.out.println("Big Error!");  

17 17.        }  

18 18.  

19 19.        //System.out.printf("%1.2f", 2.0f - 1.9f );  

20 20.        Float xx = 2.0f;  

21 21.        Float yy = 1.9f;  

22 22.        Float zz = 0.9f;  

23 23.          

24 24.        System.out.println(xx - yy);  

25 25.        System.out.println(xx - zz);  

26 26.        /*float 在相减的时候精度损失了*/  

27 27.        System.out.print("================\n");  

28 28.        BigDecimal b1 = new BigDecimal(Float.toString(xx));  

29 29.        BigDecimal b2 = new BigDecimal(Float.toString(yy));  

30 30.        BigDecimal b3 = new BigDecimal(Float.toString(zz));  

31 31.        System.out.println(b1.subtract(b2).floatValue());  

32 32.        System.out.println(b1.subtract(b3).floatValue());  

33 33.        //解决方法  

34 34.        System.out.print("================\n");  

35 35.        System.out.println(0.10000002384185791000f);  

36 36.        System.out.println(1.10000002384185800000f);  

37 37.    }  

38 38.  

39 39.}  

复制代码

《剖析float型的内存存储和精度丢失问题》 

问题：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了就结束了，大家想一想，所有的整数除以2是不是一定能够最终得到0。整数永远可以用二进制精确表示 ，但小数就不一定了。

      (2) 十进制小数如何转化为二进制数 

           算法是乘以2直到没有了小数为止。举个例子，0.9表示成二进制数 

                     0.9*2=1.8   取整数部分 1 

                     0.8(1.8的小数部分)*2=1.6    取整数部分 1 

                     0.6*2=1.2   取整数部分 1 

                     0.2*2=0.4   取整数部分 0 

                     0.4*2=0.8   取整数部分 0 

                     0.8*2=1.6 取整数部分 1 

                     0.6*2=1.2   取整数部分 0 

                              .........      0.9二进制表示为(从上往下): 1100100100100......

           注意：上面的计算过程循环了，也就是说*2永远不可能消灭小数部分，这样算法将无限下去。显然，小数的二进制表示有时是不可能精确的。就如，十进制系统中能不能准确表示出1/3呢？同样二进制系统也无法准确表示1/10。这也就解释了为什么浮点型减法出现了"减不尽"的精度丢失问题。

2、 float型在内存中的存储 

     Java的float型在内存中占4个字节。二进制位结构如下 

             4bytes      31    30    29----23    22----0         

                        表示  实数符号位 指数符号位        指数位          有效数位 

        其中符号位1表示正，0表示负。有效位数位24位，其中一位是实数符号位。 

         将一个float型转化为内存存储格式的步骤为： 

        （1）先将这个实数的绝对值化为二进制格式，注意实数的整数部分和小数部分的二进制方法在上面已经探讨过了。 
     （2）将这个二进制格式实数的小数点左移或右移n位，直到小数点移动到第一个有效数字的右边。 
     （3）从小数点右边第一位开始数出二十三位数字放入第22到第0位。 
     （4）如果实数是正的，则在第31位放入“0”，否则放入“1”。 
     （5）如果n 是左移得到的，说明指数是正的，第30位放入“1”。如果n是右移得到的或n=0，则第30位放入“0”。 
     （6）如果n是左移得到的，则将n减去1后化为二进制，并在左边加“0”补足七位，放入第29到第23位。如果n是右移得到的或n=0，则将n化为二进制后在左边加“0”补足七位，再各位求反，再放入第29到第23位。

          举例说明： 11.9的内存存储格式 

       (1) 将11.9化为二进制后大约是" 1011. 1110011001100110011001100..."。 

       (2) 将小数点左移三位到第一个有效位右侧： "1. 011 11100110011001100110 "。 保证有效位数24位，右侧多余的截取（误差在这里产生）。

       (3) 这已经有了二十四位有效数字，将最左边一位“1”去掉，得到“ 011 11100110011001100110 ”共23bit。将它放入float存储结构的第22到第0位。

       (4) 因为11.9是正数，因此在第31位实数符号位放入“0”。 

       (5) 由于我们把小数点左移，因此在第30位指数符号位放入“1”。 

       (6) 因为我们是把小数点左移3位，因此将3减去1得2，化为二进制，并补足7位得到0000010，放入第29到第23位。 

           最后表示11.9为： 0 1 0000010 011 11100110011001100110 

           再举一个例子：0.2356的内存存储格式 
      （1）将0.2356化为二进制后大约是0.00111100010100000100100000。 
      （2）将小数点右移三位得到1.11100010100000100100000。 
      （3）从小数点右边数出二十三位有效数字，即11100010100000100100000放 
入第22到第0位。 
      （4）由于0.2356是正的，所以在第31位放入“0”。 
      （5）由于我们把小数点右移了，所以在第30位放入“0”。 
      （6）因为小数点被右移了3位，所以将3化为二进制，在左边补“0”补足七 
位，得到0000011，各位取反，得到1111100，放入第29到第23位。 
       

           最后表示0.2356为：0 0 1111100 11100010100000100100000 

          将一个内存存储的float二进制格式转化为十进制的步骤： 
     （1）将第22位到第0位的二进制数写出来，在最左边补一位“1”，得到二十四位有效数字。将小数点点在最左边那个“1”的右边。 
     （2）取出第29到第23位所表示的值n。当30位是“0”时将n各位求反。当30位是“1”时将n增1。 
     （3）将小数点左移n位（当30位是“0”时）或右移n位（当30位是“1”时），得到一个二进制表示的实数。 
     （4）将这个二进制实数化为十进制，并根据第31位是“0”还是“1”加上正号或负号即可。 

3、浮点型的减法运算 

         浮点加减运算过程比定点运算过程复杂。完成浮点加减运算的操作过程大体分为四步： 
(1) 0操作数的检查； 

               如果判断两个需要加减的浮点数有一个为0，即可得知运算结果而没有必要再进行有序的一些列操作。 

(2) 比较阶码（指数位）大小并完成对阶； 

                两浮点数进行加减，首先要看两数的 指数位 是否相同，即小数点位置是否对齐。若两数 指数位 相同，表示小数点是对齐的，就可以进行尾数的加减运算。反之，若两数阶码不同，表示小数点位置没有对齐，此时必须使两数的阶码相同，这个过程叫做对阶 。

               如何对 阶(假设两浮点数的指数位为 Ex 和 Ey )： 

        通过尾数的移位以改变 Ex 或 Ey ，使之相等。 由 于浮点表示的数多是规格化的，尾数左移会引起最高有位的丢失，造成很大误差；而尾数右移虽引起最低有效位的丢失，但造成的误差较小，因此，对阶操作规定使 尾数右移，尾数右移后使阶码作相应增加，其数值保持不变。很显然，一个增加后的阶码与另一个相等，所增加的阶码一定是小阶。因此在对阶时，总是使小阶向大阶看齐 ，即小阶的尾数向右移位 ( 相当于小数点左移 ) ，每右移一位，其阶码加 1 ，直到两数的阶码相等为止，右移的位数等于阶差 △ E 。
(3) 尾数（有效数位）进行加或减运算； 

               对阶完毕后就可 有效数位 求和。 不论是加法运算还是减法运算，都按加法进行操作，其方法与定点加减运算完全一样。 
(4) 结果规格化并进行舍入处理。 

                略 

4、 计算12.0f-11.9f 

       12.0f 的内存存储格式为： 0 1 0000010 10000000000000000000000    

     11.9f 的内存存储格式为:   0 1 0000010 011 11100110011001100110 

     可见两数的指数位完全相同，只要对有效数位进行减法即可。 

     12.0f-11.9f   结果：         0 1 0000010 00000011001100110011010 

      

     将结果还原为十进制为： 0.000 11001100110011010= 0.10000038