double 计算精度的问题

本文讨论了Java中浮点数运算的精度问题,引入BigDecimal类解决精确计算需求,并详细解释了其构造方法的使用及注意事项。

问题的提出: 

编译运行下面这个程序会看到什么?   
public class Test
{
 public static void main(String args[])
 {
  System.out.println(0.05 + 0.01);
  System.out.println(1.0 - 0.42);
  System.out.println(4.015 * 100);
  System.out.println(123.3 / 100);
 }
};

你没有看错!结果确实是  
0.060000000000000005  
0.5800000000000001  
401.49999999999994  
1.2329999999999999  

Java中的简单浮点数类型float和double不能够进行运算。不光是Java,在其它很多编程语言中也有这样的问题。在大多数情况下,计算的结果是准确的,但是多试几次(可以做一个循环)就可以试出类似上面的错误。现在终于理解为什么要有BCD码了。  
这个问题相当严重,如果你有9.999999999999元,你的计算机是不会认为你可以购买10元的商品的。  
在有的编程语言中提供了专门的货币类型来处理这种情况,但是Java没有。现在让我们看看如何解决这个问题。  

 

四舍五入  

我们的第一个反应是做四舍五入。Math类中的round方法不能设置保留几位小数,我们只能象这样(保留两位):  
public   double   round(double   value)
{  
          return   Math.round(value*100)/100.0;  
}  

非常不幸,上面的代码并不能正常工作,给这个方法传入4.015它将返回4.01而不是4.02,如我们在上面看到的  
4.015*100=401.49999999999994  
因此如果我们要做到精确的四舍五入,不能利用简单类型做任何运算  
java.text.DecimalFormat也不能解决这个问题:  
System.out.println(new   java.text.DecimalFormat("0.00").format(4.025));  
输出是4.02   

  

BigDecimal  

在《Effective   Java》这本书中也提到这个原则,float和double只能用来做科学计算或者是工程计算,在商业计算中我们要用java.math.BigDecimal。BigDecimal一共有4个够造方法,我们不关心用BigInteger来够造的那两个,那么还有两个,它们是:  
BigDecimal(double   val)    
                      Translates   a   double   into   a   BigDecimal.    
BigDecimal(String   val)    
                      Translates   the   String   repre   sentation   of   a   BigDecimal   into   a   BigDecimal.  

上面的API简要描述相当的明确,而且通常情况下,上面的那一个使用起来要方便一些。我们可能想都不想就用上了,会有什么问题呢?等到出了问题的时候,才发现上面哪个够造方法的详细说明中有这么一段:  
Note:   the   results   of   this   constructor   can   be   somewhat   unpredictable.   One   might   assume   that   new   BigDecimal(.1)   is   exactly   equal   to   .1,   but   it   is   actually   equal   to   .1000000000000000055511151231257827021181583404541015625.   This   is   so   because   .1   cannot   be   represented   exactly   as   a   double   (or,   for   that   matter,   as   a   binary   fraction   of   any   finite   length).   Thus,   the   long   value   that   is   being   passed   in   to   the   constructor   is   not   exactly   equal   to   .1,   appearances   nonwithstanding.    
The   (String)   constructor,   on   the   other   hand,   is   perfectly   predictable:   new   BigDecimal(".1")   is   exactly   equal   to   .1,   as   one   would   expect.   Therefore,   it   is   generally   recommended   that   the   (String)   constructor   be   used   in   preference   to   this   one.   

原来我们如果需要精确计算,非要用String来够造BigDecimal不可!在《Effective   Java》一书中的例子是用String来够造BigDecimal的,但是书上却没有强调这一点,这也许是一个小小的失误吧。 

  

解决方案 

现在我们已经可以解决这个问题了,原则是使用BigDecimal并且一定要用String来构造。  

 

### C语言 `double` 类型计算中的精度问题 在C语言中,`double` 数据类型的表示基于IEEE 754标准下的双精度浮点数格式。这种格式提供了大约15至17位有效十进制数字的精度[^1]。然而,在实际应用过程中,由于二进制与十进制之间的转换以及有限存储空间的影响,某些数值无法被精确表示。 对于给定的例子 `-9115536.83208176 + 9115535.47858796` 的运算结果不准确的情况,这主要是因为参与运算的操作数具有较大的绝对值且其小数部分较为复杂,超出了`double`所能提供的确切表示范围。当两个非常接近的大数进行相加或相减操作时,即使它们之间存在微小差异也可能导致显著的结果偏差[^2]。 为了缓解此类问题带来的影响,可以采取以下几种策略: #### 使用更高精度的数据类型 虽然C语言本身并不支持比`double`更高级别的内置浮点数类型,但在特定场景下可以选择第三方库来实现多倍精度甚至任意精度的算术运算。不过需要注意的是,这样做通常会牺牲性能并增加内存消耗。 #### 应用舍入规则 通过调整算法逻辑,在适当位置引入四舍五入或其他形式的小数截断处理方式,可以在一定程度上减少累积误差对最终结果造成的影响。例如: ```c #include <math.h> // 对于需要保留固定小数位数的情形可采用如下方法 double round_to_n_decimal_places(double value, int n) { double factor = pow(10, n); return round(value * factor) / factor; } ``` #### 利用辅助类库(如GMP) GNU Multiple Precision Arithmetic Library (GMP) 是一个开源项目,专门用于执行高精度整数、有理数和浮点数运算。借助该库能够有效地规避因硬件层面限制所引发的各种潜在风险。 ```c #include <gmp.h> ... mpz_t a, b, sum; mpz_init_set_d(a, -9115536L); mpz_init_set_d(b, 9115535L); /* Perform addition */ mpz_add(sum, a, b); char* result_str = mpz_get_str(NULL, 10, sum); printf("Result of adding integers part is %s\n", result_str); // For handling fractional parts separately using mpf_class from GMPXX wrapper. mpf_class frac_a("-0.83208176"); mpf_class frac_b("0.47858796"); mpf_class total_fractional(frac_a + frac_b); std::cout << "Total Fraction Part: " << total_fractional.get_d() << std::endl; mpz_clear(a); mpz_clear(b); free(result_str); ``` 尽管上述措施能够在不同程度上改善由`double`引起的精度损失现象,但从本质上讲,只要涉及到计算机内部以二进制编码的形式去近似描述实数,则不可避免地会出现某种程度上的失真情况。因此,在编写涉及严格数值比较的应用程序之前,务必充分考虑这些因素,并设计合理的容错机制[^3]。
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