BigDecimal浮点数计算

最新推荐文章于 2024-07-11 21:09:08 发布
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#api #BigDecimal

本文介绍了在Java中如何使用BigDecimal类进行精确的浮点数计算，避免了由于浮点数精度问题导致的误差，并提供了具体的构造方法及算术操作示例。

       最近在开发过程中碰到一个小问题，关于精确计算浮点数的。不管double类型还是float类型的数据如果直接用普通的+，-，*，/，来计算数值的话，是很容易出问题的。因为那只是适用于科学计数法，对于计算金钱来说是很忌讳的，很容易少那么一分两分的。想要精准计算浮点数，还得用java.math 提供的API类BigDecimal。

      Bigdecimal有四种构造方法，BigDecimal(int),BigDecimal(long),BigDecimal(double),BigDecimal(String)。提供四种运算方法，加法：add(BigDecimal augend),减法：sbutract(BigDecimal  subtranched),乘法：multiply(BigDecimal  multiplicand)，除法：divide(BigDecimal  divisor)。

     具体使用方法【以BigDecimal(double)构造方法为例，其他构造方法类似】：BigDecimal  a1=new BigDecimal (double numble1);BigDecimal a2 =  new BigDecimal (double numble2);

        a1 + a2 : a1.add(a2); a1-a2:  a1.subtract(a2);a1*a2:  a1.muitiply(a2);a1/a2: a1.divide(a2); 结果都是BigDecimal 类型，可以根据需要将 BigDecimal类型结果换相应的类型。比如将a1+a2的结果转换为double类型：a1.add(a2).doubleValue()。通常可以配合java.text.DecimalFormat对象调用format方法来格式化你想要的结果。比如a1*a2保留两位小数：java.text.DecimalFormat d= new java.text.DecimalFormat("0.00"); d.format(a1.multiply(a2))；


callmeloky
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【1.JDK底层源码剖析】5.3 BigDecimal浮点数精确计算的实现原理
qq_39275653的博客
08-12 753
BigDecimal 通过整数表示和比例因子实现精确计算，核心原理是将浮点数转换为整数运算。其内部使用 BigInteger 存储未缩放值，通过 scale 字段记录小数点位置。算术运算通过比例因子对齐和整数运算保证精度，除法采用放大被除数策略。字符串构造器比 double 更精确，运算支持多种舍入模式。源码实现体现了"用整数模拟小数"的思想，有效规避了二进制浮点数的精度问题。
数值计算应用（BigDecimal应用、浮点数计算、数值溢出）
dayedezhuti的博客
05-22 805
先从简单的反直觉的四则运算看起。可以看到，输出结果和我们预期的很不一样。是什么原因导致产生该问题呢。
BigDecimal代替浮点数精确计算用法简介
weixin_34112030的博客
09-02 126
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任意某个实数。具体的说，这个实数由一个整数或定点数（即尾数）乘以某个基数（计算机中通常是2）的整数次幂得到，这种表示方法类似于基数为10的科学计数法。浮点计算是指浮点数参与的运算，这种运算通常伴随着因为无法精确表示而进行的近似或舍入。一个浮点数a由两个数m和e来表示：a = m × b^e。在任意一个这...
BigDecimal类
qq_51058303的博客
09-02 265
/BigDecimal.ROUND_HALF_UP四舍五入。创建方式:BigDecimal bd = new BigDecimal("1.0");//BigDecimal 大的浮点数精确计算。//减法 subtract();//乘法 multiply();//除法 divide()//加法 add();乘法 multiply();减法 subtract()除法 divide()
BigDecimal 浮点数运算
Lemon_JK的博客
05-05 295
BigDecimal 类 float 类型和double很容易丢失精度 ， 所以为了能精确的表示 计算浮点数 ，java提供了 BigDecimal float类型的数据存储和整数不一样，他们大部分的时候都是带有有效数字位的 BigDecimal 类 : 不可变 ，任意精度的有符号十进制数 ，可以解决数据丢失问题 构造方法： public BigDecimal ( String v...
java BigDecimal 浮点数精确计算
weixin_42265250的博客
03-24 974
更加精确使用浮点数： 在计算机中所有的数字都是使用二进制进行存储的，而二进制无法精确的表示所有小数，所以使用基本的数据类型进行小数运算会有一些误差，比如有某件商品的价格是1.1元，而顾客现有的金额是2元。 public class main { public static void main(String[] args) { System.out.print(2-1.1); } }...
java基础（一）—BigDecimal浮点计算
牧码心
05-08 680
加减乘除四则运算是高级程序设计语言（不论机器语言、汇编还是其他高级语言）最基础的部分，Java作为最流行的软件开发语言之一，涉及四则运算的程序代码和功能业务随处可见。在笔者从事的基于Java语言银行、电商等软件系统开发过程中，涉及数字和金钱的业务比较多，也遇到了各种数据精度问题，下面从几个小例子，看看如何正确使用Java中的数据类型合理进行四则运算，保证数据精度。 1.整型计算 可能有人会说，...
BigDecimal解决浮点数运算精度丢失问题
略
07-11 1264
我们知道计算机是二进制的，而且计算机在表示一个数字时，宽度是有限的，无限循环的小数存储在计算机时，只能被截断，所以就会导致小数精度发生损失的情况。的值，如果相等就返回 0，如果第 1 个数比第 2 个数大则返回 1，反之返回-1。通常情况下，大部分需要浮点数精确运算结果的业务场景（比如涉及到钱的场景）都是通过。方法不仅仅会比较值的大小（value）还会比较精度（scale），而。1.0 的 scale 是 1，1 的 scale 是 0，因此。来定义浮点数的值，然后再进行浮点数的运算操作即可。
解决javascript中的浮点数计算不精确问题
07-26
在JavaScript编程中，浮点数计算不精确是一个常见的问题，源于其内部的二进制浮点数表示方式。本文将深入探讨这个问题，并提供解决方案。首先，我们要理解为什么会出现这种不精确性。 JavaScript遵循IEEE 754标准来...
Java中使用BigDecimal进行浮点数运算
09-04
在Java编程语言中，浮点数运算经常遇到精度问题，特别是在金融或科学计算等领域，对数值的精确性有着严格的要求。这是因为Java中的`float`和`double`数据类型基于二进制浮点数表示，这导致它们无法精确表示某些十...
BigDecimal浮点精度加减乘除运算
weixin_30814329的博客
08-22 685
package com.shopping.test; import java.math.BigDecimal; /** * 精确的浮点运算 * 为什么要使用BigDecimal类型呢？ * BigDecimal可以进行超过16位有效位的数值的准确运算，而我们所熟知的浮点型float的精度为6-7位有效数字，Double类型则为15-16位有效数字。 * 这...
浮点数比较/运算BigDecimal
weixin_30698527的博客
02-22 180
目录 浮点数比较/运算BigDecimal 将double等格式转换为BigDecimal BigDecimal加减乘除运算 总结: 浮点数比较/运算BigDecimal 原文:https://www.cnblogs.com/LeoBoy/p/60...
利用BigDecimal精确的计算浮点数
Benjamin
06-16 929
package com.chincloud.bigdecimal; import java.math.BigDecimal ; public class Arith { //默认除法运算精度 private static int DEF_DIV_SCALE = 10 ; //避免实例化 private Arith(){ } /** * 提供精确的加法计算 * @pa
BigDecimal实现浮点数精确运算
HaoXinJT的博客
03-09 312
​ Java在java.math包中提供的API类BigDecimal，用来对超过16位有效位的数进行精确的运算。双精度浮点型变量double可以处理16位有效数。在实际应用中，需要对更大或者更小的数进行运算和处理。float和double只能用来做科学计算或者是工程计算，在商业计算中要用java.math.BigDecimal。BigDecimal所创建的是对象，我们不能使用传统的+、-、*、/等算术运算符直接对其对象进行数学运算，而必须调用其相对应的方法。方法中的参数也必须是BigDecimal的对象。
《BigDecimal》做一个计算器类，对浮点数进行 加减乘除的精确运算
ღ
11-09 476
package com.cc.Day10Homework; import java.math.BigDecimal; public class Homework03 { public static void main(String[] args) { double a1 = 2.333; double a2 = 2.444; System.out.println("普通...
java 浮点数计算的问题，计算要用BigDecimal
zhangliao613的专栏
01-10 666
java 浮点数计算的问题，计算要用BigDecimal     Double a = 10.6;   Double b = 5.3 ;   System.out.println("===result1==="+(10.6+5.3));   System.out.println("===result2==="+(a+b));   System.out.println("===resul
Java进阶(四十八)使用BigDecimal对浮点数进行精确运算_javabigdecimal转化为浮点数进行计算(2)
2401_84434442的博客
05-08 927
你认为你看错了，但结果却是是这样的。前端框架太多了，真的学不动了，别慌，其实对于前端的三大马车，Angular、React、Vue 只要把其中一种框架学明白，底层原理实现，其他两个学起来不会很吃力，这也取决于你以后就职的公司要求你会哪一个框架了，当然，会的越多越好，但是往往每个人的时间是有限的，对于自学的学生，或者即将面试找工作的人，当然要选择一门框架深挖原理。对于常用的加，减，乘，除，数值比较，BigDecimal类提供了相应的成员方法。下面是一个工具类，该工具类提供加，减，乘，除，大小比较运算。
BigDecimal-解决java中的浮点运算
m0_74229735的博客
06-13 1056
BigDecimal可以实现对浮点数的运算，不会造成精度丢失。通常情况下，大部分需要浮点数精确运算结果的业务场景（比如涉及到钱的场景）都是通过BigDecimal来做的。浮点数之间的等值判断，基本数据类型不能用 == 来比较，包装数据类型不能用 equals 来判断。具体原因我们在上面已经详细介绍了，这里就不多提了。想要解决浮点数运算精度丢失这个问题，可以直接使用BigDecimal来定义浮点数的值，然后再进行浮点数的运算操作即可。​​// 0。
为什么推荐你使用BigDecimal进行浮点数计算？
杰森写代码
07-30 301
封面图 大家好，我是阿壮，一个在互联网苟且偷生的程序员，今天和大家分享一下开发中遇到的浮点数计算该怎么办？ 为什么 0.1+0.2 != 0.3？ 先看一个诡异的代码 浮点数的编码方式 首先我们需要知道在计算机的世界里，0.1+0.2 为什么不等于 0.3 的，大家可以自己尝试一下，这里就牵扯到了浮点数的编码方式，浮点数在计算机中的存储方式遵循 IEEE 754 浮点数计数标准，可以表示为 采用尾数 + 阶码的编码方式，符号（S）、阶码部分（E）、尾数部分（M）三个确定下来，就可以确定一个浮点数。
浮点数与浮点数计算
最新发布
04-13
### 浮点数计算原理 浮点数是一种用于近似实数的数值表示方法，在计算机中通过有限数量的比特位来存储和操作。其基本结构由三部分组成：符号位、阶码（指数）、尾数（有效数字）。根据 IEEE 754 标准，单精度浮点数占用 32 位，双精度浮点数占用 64 位。 #### 单精度浮点数 - 符号位 (S): 1 位，决定数值正负。 - 阶码 (E): 8 位，偏移量为 127 的无符号整数形式存储。 - 尾数 (M): 23 位，隐含最高位为 1[^4]。 #### 双精度浮点数 - 符号位 (S): 1 位。 - 阶码 (E): 11 位，偏移量为 1023。 - 尾数 (M): 52 位，同样隐含最高位为 1[^4]。 浮点数的真实值可以通过以下公式计算得出： \[ (-1)^{S} \times (1.M)_{2} \times 2^{E-\text{Bias}} \] 其中 Bias 是偏移量，对于单精度是 127，而对于双精度则是 1023。 --- ### 浮点数计算误差分析 尽管浮点数能够高效地表达极大或极小的数值范围，但由于其有限的存储空间，不可避免地会产生一些误差。主要来源包括以下几个方面： 1. **数制转换引起的误差** 计算机内部以二进制形式存储数据，因此某些十进制小数无法被精确转化为二进制小数。例如，十进制下的 \(0.1\) 实际上是一个无限循环的二进制小数 \(0.00011001100...\)[^1]。当将其截断至有限长度时便产生了舍入误差。 2. **对阶过程中的损失** 在执行加减运算前需先调整两数使它们具有相同的阶码大小即所谓“对阶”。这一过程中较短的那个尾数会被右移相应次数从而丢失低位上的信息造成不可逆的数据损耗[^3]。 3. **四舍五入规则的应用** 当完成一次完整的浮点运算之后得到的结果往往也需要再次映射回符合IEEE754规定的格式之中去。此时又涉及到如何选取最接近目标值得决策——采用就近原则还是朝零方向取整等不同策略都会影响到最后呈现出来的答案准确性[^3]。 --- ### 解决方案与优化建议 针对上述提到的各种潜在问题可以采取如下措施加以缓解甚至消除: 1. 使用更高精度的数据类型如Python里的`decimal.Decimal`类或是Java中的`BigDecimal`, 这些专门设计用来处理金融领域要求极高准确性的场景下非常适用因为它们允许指定任意规模的有效位数而不受硬件层面限制的影响. 2. 对于科学工程应用则推荐利用专用数学库比如NumPy提供给用户的多种内置函数支持多线程加速的同时还具备更好的鲁棒性和稳定性面对复杂矩阵变换等情况表现尤为突出. 3. 如果项目确实需要频繁涉及大量高精度过载运算考虑引入第三方开源工具包像GMP(GNU Multiple Precision Arithmetic Library), MPFR(Multiple Precision Floating-Point Reliable library)，前者专注于大整数快速算法后者侧重于可信赖区间估计等方面的研究成果可以直接拿来即用减少自行开发成本风险. 以下是基于 Python 中 `Decimal` 类的一个简单示例展示如何更精准地控制浮点运算行为: ```python from decimal import Decimal, getcontext getcontext().prec = 50 # 设置全局上下文中使用的精度等级为50位 a = Decimal('0.1') result = sum([a]*10) print(result) ``` --- ### 结论 综上所述，理解并掌握浮点数的工作机制及其固有的局限性至关重要。合理选用适合特定需求的技术手段不仅可以提高程序运行效率还能显著降低因数值失真带来的负面影响。 相关问题
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