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Java浮点数详解(double float)-- 分分搞定浮

Java浮点数详解(double float)-- 分分搞定浮

作者: Pooke | 来源:发表于2017-03-23 17:27 被阅读0次

    初学Java只简单听说double,float是不能精确的表示一个数,然后留下满满的疑问? why? 这个问题已经放了好久时间了,今天终于把这个问题整明白了!首先整理一下以下几个困惑


    1.浮点数(double  float)真的会不精确?

    我们在使用的过程中并没有误差啊?

    double a = 0.4;

    double b = a*4;

    System.out.println(b); // 输出 1.6

    // 不是说浮点数不精确吗?那我们做一个相等判断

    System.out.println(a == 0.4); //输出 true

    // 我去,哪有什么不精确!!!瞎BB

    当我们放心大胆的用浮点数时

    System.out.println (0.4 * 0.2);

    // 输出 0.08000000000000002

    System.out.println(40000000.0f == 40000000.5f); // float类型字面量

    // 输出 true

    System.out.println(4000000000000000.0 == 4000000000000000.2);

    // 输出 true

    // 啊西巴! 什么情况

    2.浮点数为什么会不精确?

    粗浅的解释:

    1. double 的取值范围 [-1.79 e+308 , 1.79 e+308] 。但 double 的存储空间为 8 字节一共 64 位,也就是说 double 最多可以用 2∧64 个不同值来表示不同区间,约等于 1.84 e+19 个区间。

    这也是为什么 40000000.0 f = 40000000.5 f, 4000000000000000.0 = 4000000000000000.2 ,因为他们在同一个区间。

    2. 每一个区间都会用一个值来显示,但这个显示值(在这个区间的值都用这个值显示)与存储值(存储在计算机中二进制所表示的值)并不一定相等。(“ 整数 ” 显示值 = 储存值,所以下面只讨论 “ 小数 ”)


    显示值  (double)   储存值 (double)

    0.5     0.5

    0.4     0.40000000000000002220446049250313080847263336181640625

    0.25    0.25

    0.2     0.200000000000000011102230246251565404236316680908203125


    什么时候 显示值 会与 储存值 相等呢? 这里有一个规律

    有一个小于 1 的小数 d ,如果满足 d*2∧n = 1 则 d 的 显示值 等与 储存值 。( n 为正整数) 

    比如:                0.5 * 2 = 1 ,               0.25 * 2 * 2  = 1 ,             0.125 * 2 * 2 * 2 = 1

    为什么会有这个规律,可以了解小数的二进制表示 。

    计算和比较时用的是 储存值,最终以 计算结果所在区间的 显示值 显示在屏幕上;


    显示值  (double)    储存值 (double)

    0.4      0.40000000000000002220446049250313080847263336181640625

    0.2      0.200000000000000011102230246251565404236316680908203125


    接下来我们可以解释:0.4   *   0.2   =   0.08000000000000002 

    a  = (0.4的储存值) 0.40000000000000002220446049250313080847263336181640625;

    b  = (0.2的储存值) 0.200000000000000011102230246251565404236316680908203125;

    a * b ≈ 0.08000000000000000888178419700125256990808622629275169;

    计算结果需要存储,它所在区间对应的 储存值 为 :

    0.080000000000000015543122344752191565930843353271484375

    该 存储值 对应的 显示值 为:

    0.08000000000000002

    3.误差累积效应(重点)

    浮点数因为计算时是用 储存值 多次计算,有可能会放大误差。

    System.out.println(0.4 * 0.4 * 0.4); // 输出 0.06400000000000002

    System.out.println(0.5 * 0.5 * 0.5); // 输出 0.125

    注意是有可能不是一定,有两种情况;

    1. (显示值  =  储存值) ,这样多次计算没有误差,除非计算中出现数值的有效位数过长,double类型不能表示,会出现精度丢失的情况

    2. (显示值  >  储存值) 与 (显示值  <  储存值)混合运算,它们的误差会相互抵消

    3.浮点数使用场景

    一般来说浮点数使用比较方便,误差比较小( 可以忽略 ),计算机操作浮点数的效率高( 与BigDecimal相比较),所以浮点数挺常用的。但使用它必须 慎重 考虑以下情况:

    1. 数值的有效位数过长,会发生精度丢失;

    2. 数值较大,误差也会变大了;

        0.40000000000000000000000    =    0.40000000000000002220446

    (在同一个区间,储存值都为  0.40000000000000002220446049250313080847263336181640625  所以相等)

        40000000000000000000000.0     =   40000000000000002220446.0

    (在同一个区间,储存值都为  40000000000000000000000  所以相等)

    3. 浮点数的 误差累积效应;

    4. 该数值表示的类型是否对误差有严格的要求,(比如:时间,金钱)

    4.该如何进行精确的计算

    Java要进行精确计算,需要使用到类java.math.Big。借助BigDecima可以查看浮点数的储存值;

    BigDecimal b1 = new BigDecimal( 0.4 ); // double类型字面量

    BigDecimal b2 = new BigDecimal( 0.4f ); // float类型字面量

    System.out.println( b1 ); // 输出 0.40000000000000002220446049250313080847263336181640625

    System.out.println( b2 ); // 输出 0.4000000059604644775390625

    哇卡卡,通过上面的案例,可以发现 BigDecima 真强大!!不过用它做计算有点麻烦

    publicBigDecimal add(BigDecimal value);//加法

    publicBigDecimal subtract(BigDecimal value);//减法

    publicBigDecimal multiply(BigDecimal value);//乘法

    publicBigDecimal divide(BigDecimal value);//除法

    BigDecimal b1 = new BigDecimal("0.4");

    BigDecimal b2 = new BigDecimal("0.2");

    System.out.println(b1.add(b2)); // 输出 0.6

    System.out.println(b1.subtract(b2)); // 输出 0.2

    System.out.println(b1.multiply(b2)); // 输出 0.08

    System.out.println(b1.divide(b2)); // 输出 2

    若要详细了解BigDecima,请查看API。


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