浮点数运算精度丢失，如何解决

为什么浮点数运算的时候会有精度丢失的风险？

浮点数运算精度丢失代码演示：

float a = 2.0f - 1.9f;
float b = 1.8f - 1.7f;
System.out.println(a);// 0.100000024
System.out.println(b);// 0.099999905
System.out.println(a == b);// false

为什么会出现这个问题呢？

        这个和计算机保存浮点数的机制有很大关系。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。这也就是解释了为什么浮点数没有办法用二进制精确表示。

        就比如说十进制下的 0.2 就没办法精确转换成二进制小数：

// 0.2 转换为二进制数的过程为，不断乘以 2，直到不存在小数为止，
// 在这个计算过程中，得到的整数部分从上到下排列就是二进制的结果。
0.2 * 2 = 0.4 -> 0
0.4 * 2 = 0.8 -> 0
0.8 * 2 = 1.6 -> 1
0.6 * 2 = 1.2 -> 1
0.2 * 2 = 0.4 -> 0（发生循环）
...

如何解决浮点数运算的精度丢失问题？

   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。

BigDecimal a = new BigDecimal("1.0");
BigDecimal b = new BigDecimal("0.9");
BigDecimal c = new BigDecimal("0.8");

BigDecimal x = a.subtract(b);
BigDecimal y = b.subtract(c);

System.out.println(x); /* 0.1 */
System.out.println(y); /* 0.1 */
System.out.println(Objects.equals(x, y)); /* true */

超过 long 整型的数据应该如何表示？

        基本数值类型都有一个表达范围，如果超过这个范围就会有数值溢出的风险。在 Java 中，64 位 long 整型是最大的整数类型。

long l = Long.MAX_VALUE;
System.out.println(l + 1); // -9223372036854775808
System.out.println(l + 1 == Long.MIN_VALUE); // true

   BigInteger 内部使用 int[] 数组来存储任意大小的整形数据。相对于常规整数类型的运算来说，BigInteger 运算的效率会相对较低。

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