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Java基础知识

Java基础知识

作者: 莫生人 | 来源:发表于2021-06-26 10:24 被阅读0次

基本数据类型

Java中有8种基本数据类型分为三大类。

字符型

char

布尔型

boolean

数值型

1.整型:byte、short、int、long
2.浮点型:float、double
String不是基本数据类型,是引用类型。

整型中byte、short、int、long的取值范围

Java中的整型主要包含byte、short、int和long这四种,表示的数字范围也是从小到大的,之所以表示范围不同主要和他们存储数据时所占的字节数有关。
先来个简单的科普,1字节=8位(bit)。java中的整型属于有符号数。
先来看计算中8bit可以表示的数字:
最小值:10000000 (-128)(-2^7)
最大值:01111111(127)(2^7-1)
整型的这几个类型中,
  byte:byte用1个字节来存储,范围为-128(-27)到127(27-1),在变量初始化的时候,byte类型的默认值为0。
  short:short用2个字节存储,范围为-32,768 (-2^15)到32,767 (2^15-1),在变量初始化的时候,short类型的默认值为0,一般情况下,因为Java本身转型的原因,可以直接写为0。
  int:int用4个字节存储,范围为-2,147,483,648 (-2^31)到2,147,483,647 (2^31-1),在变量初始化的时候,int类型的默认值为0。
  long:long用8个字节存储,范围为-9,223,372,036,854,775,808 (-2^63)到9,223,372,036, 854,775,807 (2^63-1),在变量初始化的时候,long类型的默认值为0L或0l,也可直接写为0。
上面说过了,整型中,每个类型都有一定的表示范围,但是,在程序中有些计算会导致超出表示范围,即溢出。如以下代码:

    int i = Integer.MAX_VALUE;
    int j = Integer.MAX_VALUE;
    int k = i + j;
    System.out.println("i (" + i + ") + j (" + j + ") = k (" + k + ")");

输出结果:i (2147483647) + j (2147483647) = k (-2)
这就是发生了溢出,溢出的时候并不会抛异常,也没有任何提示。所以,在程序中,使用同类型的数据进行运算的时候,一定要注意数据溢出的问题。

浮点型

我们知道,计算机的数字的存储和运算都是通过二进制进行的,对于,十进制整数转换为二进制整数采用"除2取余,逆序排列"法,具体做法是:

  • 用2整除十进制整数,可以得到一个商和余数;
  • 再用2去除商,又会得到一个商和余数,如此进行,直到商为小于1时为止
  • 然后把先得到的余数作为二进制数的低位有效位,后得到的余数作为二进制数的高位有效位,依次排列起来。
    如,我们想要把127转换成二进制,做法如下:


    base.jpg

    那么,十进制小数转换成二进制小数,又该如何计算呢?
    十进制小数转换成二进制小数采用"乘2取整,顺序排列"法。具体做法是:

  • 用2乘十进制小数,可以得到积
  • 将积的整数部分取出,再用2乘余下的小数部分,又得到一个积
  • 再将积的整数部分取出,如此进行,直到积中的小数部分为零,此时0或1为二进制的最后一位。或者达到所要求的精度为止。
    如尝试将0.625转成二进制:


    base1.jpg

    但是0.625是一个特列,用同样的算法,请计算下0.1对应的二进制是多少:


    base3.jpg
    我们发现,0.1的二进制表示中出现了无限循环的情况,也就是(0.1)10 = (0.000110011001100…)2,这种情况,计算机就没办法用二进制精确的表示0.1了。
    所以,为了解决部分小数无法使用二进制精确表示的问题,于是就有了IEEE 754规范。IEEE二进制浮点数算术标准(IEEE 754)是20世纪80年代以来最广泛使用的浮点数运算标准,为许多CPU与浮点运算器所采用。

浮点数和小数并不是完全一样的,计算机中小数的表示法,其实有定点和浮点两种。因为在位数相同的情况下,定点数的表示范围要比浮点数小。所以在计算机科学中,使用浮点数来表示实数的近似值。

IEEE 754规定了四种表示浮点数值的方式:单精确度(32位)、双精确度(64位)、延伸单精确度(43比特以上,很少使用)与延伸双精确度(79比特以上,通常以80位实现)。其中最常用的就是32位单精度浮点数和64位双精度浮点数。
IEEE并没有解决小数无法精确表示的问题,只是提出了一种使用近似值表示小数的方式,并且引入了精度的概念。
一个浮点数a由两个数m和e来表示:a = m × b^e。
在任意一个这样的系统中,我们选择一个基数b(记数系统的基)和精度p(即使用多少位来存储)。m(即尾数)是形如±d.ddd...ddd的p位数(每一位是一个介于0到b-1之间的整数,包括0和b-1)。如果m的第一位是非0整数,m称作规格化的。有一些描述使用一个单独的符号位(s 代表+或者-)来表示正负,这样m必须是正的。e是指数。

单精度和双精度

单精度浮点数在计算机存储器中占用4个字节(32 bits),利用“浮点”(浮动小数点)的方法,可以表示一个范围很大的数值。
比起单精度浮点数,双精度浮点数(double)使用 64 位(8字节) 来存储一个浮点数。

为什么不能用浮点型表示金额?

由于计算机中保存的小数其实是十进制的小数的近似值,并不是准确值,所以,千万不要在代码中使用浮点数来表示金额等重要的指标。
建议使用BigDecimal或者Long(单位为分)来表示金额。

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