BigDecimal

本文介绍了BigDecimal类的构造方法,如从double、int和String转换,以及加减乘除运算。着重讲解了除法的细节,包括可能遇到的非整除问题和可选的舍入模式。此外,还提到了如何使用setScale方法进行精度截断和四舍五入。

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BigDecimal构造方法

  1.public BigDecimal(double val)    将double表示形式转换为BigDecimal *不建议使用

  2.public BigDecimal(int val)  将int表示形式转换成BigDecimal

  3.public BigDecimal(String val)  将String表示形式转换成BigDecimal

当double必须用作BigDecimal的源时,请使用Double.toString(double)转成String,然后使用String构造方法,或使用BigDecimal的静态方法valueOf,如下 

public static void main(String[] args)
    {
        BigDecimal bDouble2 = new BigDecimal(Double.toString(2.3));
        System.out.println("bDouble2=" + bDouble2);
    }

BigDecimal加减乘除运算

对于常用的加,减,乘,除,BigDecimal类提供了相应的成员方法。

public BigDecimal add(BigDecimal value);                        //加法

public BigDecimal subtract(BigDecimal value);                   //减法 

public BigDecimal multiply(BigDecimal value);                   //乘法

public BigDecimal divide(BigDecimal value);                     //除法
public static void main(String[] args)
    {
        BigDecimal a = new BigDecimal("4.5");
        BigDecimal b = new BigDecimal("1.5");

        System.out.println("a + b =" + a.add(b));
        System.out.println("a - b =" + a.subtract(b));
        System.out.println("a * b =" + a.multiply(b));
        System.out.println("a / b =" + a.divide(b));
    }

BigDecimal除法可能出现不能整除的情况,比如 4.5/1.3,这时会报错java.lang.ArithmeticException: Non-terminating decimal expansion; no exact representable decimal result.

divide方法有可以传三个参数,

public BigDecimal divide(BigDecimal divisor, int scale, int roundingMode)
第一参数表示除数, 第二个参数表示小数点后保留位数,
第三个参数表示舍入模式,只有在作除法运算或四舍五入时才用到舍入模式
ROUND_CEILING    //向正无穷方向舍入

ROUND_DOWN    //向零方向舍入

ROUND_FLOOR    //向负无穷方向舍入

ROUND_HALF_DOWN    //向(距离)最近的一边舍入,除非两边(的距离)是相等,如果是这样,向下舍入, 例如1.55 保留一位小数结果为1.5

ROUND_HALF_EVEN    //向(距离)最近的一边舍入,除非两边(的距离)是相等,如果是这样,如果保留位数是奇数,使用ROUND_HALF_UP,如果是偶数,使用ROUND_HALF_DOWN

ROUND_HALF_UP    //向(距离)最近的一边舍入,除非两边(的距离)是相等,如果是这样,向上舍入, 1.55保留一位小数结果为1.6 (四舍五入)

ROUND_UNNECESSARY    //计算结果是精确的,不需要舍入模式

ROUND_UP    //向远离0的方向舍入

需要对BigDecimal进行截断和四舍五入可用setScale方法

public static void main(String[] args)
    {
        BigDecimal a = new BigDecimal("4.5635");

        a = a.setScale(3, RoundingMode.HALF_UP);    //保留3位小数,且四舍五入
        System.out.println(a);
    }
内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
在无线通信领域,天线阵列设计对于信号传播方向和覆盖范围的优化至关重要。本题要求设计一个广播电台的天线布局,形成特定的水平面波瓣图,即在东北方向实现最大辐射强度,在正东到正北的90°范围内辐射衰减最小且无零点;而在其余270°范围内允许出现零点,且正西和西南方向必须为零。为此,设计了一个由4个铅垂铁塔组成的阵列,各铁塔上的电流幅度相等,相位关系可自由调整,几何布置和间距不受限制。设计过程如下: 第一步:构建初级波瓣图 选取南北方向上的两个点源,间距为0.2λ(λ为电磁波波长),形成一个端射阵。通过调整相位差,使正南方向的辐射为零,计算得到初始相位差δ=252°。为了满足西南方向零辐射的要求,整体相位再偏移45°,得到初级波瓣图的表达式为E1=cos(36°cos(φ+45°)+126°)。 第二步:构建次级波瓣图 再选取一个点源位于正北方向,另一个点源位于西南方向,间距为0.4λ。调整相位差使西南方向的辐射为零,计算得到相位差δ=280°。同样整体偏移45°,得到次级波瓣图的表达式为E2=cos(72°cos(φ+45°)+140°)。 最终组合: 将初级波瓣图E1和次级波瓣图E2相乘,得到总阵的波瓣图E=E1×E2=cos(36°cos(φ+45°)+126°)×cos(72°cos(φ+45°)+140°)。通过编程实现计算并绘制波瓣图,可以看到三个阶段的波瓣图分别对应初级波瓣、次级波瓣和总波瓣,最终得到满足广播电台需求的总波瓣图。实验代码使用MATLAB编写,利用polar函数在极坐标下绘制波瓣图,并通过subplot分块显示不同阶段的波瓣图。这种设计方法体现了天线阵列设计的基本原理,即通过调整天线间的相对位置和相位关系,控制电磁波的辐射方向和强度,以满足特定的覆盖需求。这种设计在雷达、卫星通信和移动通信基站等无线通信系统中得到了广泛应用。
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