java中double类型数据加减操作精度丢失问题及解决方法

探讨Java中double类型在加减运算时遇到的精度丢失问题,并提供使用BigDecimal类进行高精度运算的方法,确保商业计算的准确性。

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作者:晨光Jason 
来源:优快云 
原文:https://blog.youkuaiyun.com/yacolspace/article/details/78287394 
版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

 

转的,出处?

一直是知道double有这个问题,以前也解决过好多次,但是老忘记具体操作,结果就是每次遇到了就直接查..

 

 

double类型数据加减操作精度丢失问题


今天在项目中用到double类型数据加减运算时,遇到了一个奇怪的问题,比如1+20.2+300.03,理论上结果应该是321.23,其实结果并不是这样。

public double add() {
        double number1 = 1;
        double number2 = 20.2;
        double number3 = 300.03;
        double result = number1 + number2 + number3;
        System.out.println(result);
        return result;
    }


打印结果如下: 

这里写图片描述
这是为什么呢?又该如何解决呢?

在使用Java中double 进行运算时,经常出现精度丢失的问题,总是在一个正确的结果左右偏0.0000**1。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,我们只考虑两个进行比较,分别是

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?

现贴出BigDecimal的一个构造函数的文档供大家参考 

è¿éåå¾çæè¿°


解决方法


相信从上面的文档大家也已经找出了解决方法,在需要精确的表示两位小数时我们需要把他们转换为BigDecimal对象,然后再进行运算。

另外需要注意,使用BigDecimal(double val)构造函数时仍会存在精度丢失问题,建议使用BigDecimal(String val)。这就需要先把double转换为字符串然后在作为BigDecimal(String val)构造函数的参数。转换为BigDecimal对象之后再进行加减乘除操作,这样精度就不会出现问题了。这也是为什么有关金钱数据存储都使用BigDecimal。

处理double类型数据的加、减、乘、除运算时,使用如下方法:

    /**
     * 加法运算
     * @param m1
     * @param m2
     * @return
     */
    public static double addDouble(double m1, double m2) {
        BigDecimal p1 = new BigDecimal(Double.toString(m1));
        BigDecimal p2 = new BigDecimal(Double.toString(m2));
        return p1.add(p2).doubleValue();
    }

    /**
     * 减法运算
     * @param m1
     * @param m2
     * @return
     */
    public static double subDouble(double m1, double m2) {
        BigDecimal p1 = new BigDecimal(Double.toString(m1));
        BigDecimal p2 = new BigDecimal(Double.toString(m2));
        return p1.subtract(p2).doubleValue();
    }

    /**
     * 乘法运算
     * @param m1
     * @param m2
     * @return
     */
    public static double mul(double m1, double m2) {
        BigDecimal p1 = new BigDecimal(Double.toString(m1));
        BigDecimal p2 = new BigDecimal(Double.toString(m2));
        return p1.multiply(p2).doubleValue();
    }


    /**
     *  除法运算
     *   @param   m1
     *   @param   m2
     *   @param   scale
     *   @return
     */
    public static double div(double m1, double m2, int scale) {
        if (scale < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("Parameter error");
        }
        BigDecimal p1 = new BigDecimal(Double.toString(m1));
        BigDecimal p2 = new BigDecimal(Double.toString(m2));
        return p1.divide(p2, scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();
    }



验证文章开头提到的问题是否解决,

public double addDouble() {
        double result1 = add(1, 20.2);
        double result2 = add(result1, 300.03);
        System.out.println("使用BigDecimal时结果值:" + result2);
        return result2;
    }



打印结果值 

è¿éåå¾çæè¿°


跟预想中的结果值一样,解决了double类型数据加减操作时精度丢失的问题。

<think>好的,用户想了解Java中浮点数加减法的精度问题解决方案。我需要先回忆相关知识,确保回答正确。 首先,浮点数精度问题的根源是二进制表示无法准确表示某些十进制小数,比如0.1。这会导致加减法出现微小误差。比如0.1 + 0.2可能不等于0.3,这在很多编程语言中都是常见问题Java也不例外。 接下来,解决方案方面,我记得BigDecimal类可以处理精确计算。需要提醒用户正确使用BigDecimal,比如用字符串构造而不是double,否则构造时就已经有误差了。另外,设置合适的小数位数和舍入模式也很重要。 另外,用户提到的引用中提到了转化为整数的方法,比如处理金额时用分来计算。这也是一个有效的方法,特别是涉及钱的时候,避免浮点数直接计算。 还要提到避免直接比较浮点数,应该用容差范围。比如用Math.abs(a - b) < 1e-6这种方式来判断相等。 现在需要组织这些信息,结构要清晰。先解释问题原因,再给出具体方案,可能分点列出,每个方案举例说明。还要注意引用给出的资料,比如引用[1][2][3]中的内容,自然地在相关部分添加引用标识。 检查是否有遗漏点,比如BigDecimal的注意事项,是否要提到运算时的正确方法,比如加减乘除要调用对应方法,而不是使用运算符。还要注意代码示例的正确性,比如用字符串初始化BigDecimal,避免使用double。 最后,生成相关问题,帮助用户深入理解。问题可以涉及原理、其他方法、应用场景等。</think>### Java浮点数加减精度问题解决方案 #### 一、精度问题原因 Java中使用$float$和$double$类型进行浮点数运算时,可能出现精度丢失问题,例如: $$0.1 + 0.2 \neq 0.3$$ 这是由于二进制浮点数无法精确表示部分十进制小数(如$0.1$),导致运算结果存在微小误差[^1]。 --- #### 二、解决方案与示例 1. **使用BigDecimal类** 通过`BigDecimal`实现精确计算,需注意构造方法的选择: ```java import java.math.BigDecimal; public class BigDecimalExample { public static void main(String[] args) { BigDecimal a = new BigDecimal("0.1"); // 使用字符串构造 BigDecimal b = new BigDecimal("0.2"); BigDecimal sum = a.add(b); // 精确计算加法 System.out.println(sum); // 输出0.3 } } ``` **关键点**: - 必须使用`String`构造方法,避免直接传递`double`值(如`new BigDecimal(0.1)`会引入误差)[^2] - 运算时需调用`add()`、`subtract()`等方法,而非运算符 - 设置精度和舍入模式:`divide(b, 2, RoundingMode.HALF_UP)` 2. **整数替代法** 将浮点数转换为整数运算(例如金额以分为单位): ```java int cents1 = 100; // 1.00元 int cents2 = 200; // 2.00元 int totalCents = cents1 + cents2; System.out.println(totalCents / 100.0); // 输出3.00 ``` 适用于需要固定小数位的场景(如金融计算)[^3]。 3. **误差容忍比较** 避免直接比较浮点数,使用容差范围: ```java double a = 0.1 + 0.2; double expected = 0.3; boolean isEqual = Math.abs(a - expected) < 1e-6; // 允许1e-6的误差 ``` --- #### 三、方案对比 | 方法 | 适用场景 | 优点 | 缺点 | |----------------|---------------------------|-----------------------|--------------------| | `BigDecimal` | 高精度计算(如金融系统) | 精确可控,支持复杂运算 | 代码稍复杂,性能低 | | 整数替代法 | 固定小数位场景(如金额) | 性能高,实现简单 | 仅限特定场景 | | 误差容忍比较 | 结果近似判断 | 实现简单 | 不适用于精确计算 | ---
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