整理自IEEE 754 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.这个标准定义了表示浮点数的格式(包括负零-0)与反常值(denormal number)),一些特殊数值(无穷(Inf)与非数值(NaN)),以及这些数值的"浮点数运算符":它也指明了四种数值舍入规则和五种例外状况(包括例外发生的时机与处理方式). 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).

js,java浮点数运算错误及应对方法 一,浮点数为什么会有运算错误 IEEE 754 标准规定了计算机程序设计环境中的二进制和十进制的浮点数自述的交换.算术格式以及方法. 现有存储介质都是2进制.2进制的进制基数是2,那么一个数字只要被因素包含大于2的质数的数除,都会产生无限循环小数.无限循环小数和无理数都无法,和非无限循环的有理数一起用同一种方式存储到存储介质上的同时还保持计算的兼容性. 对于无限循环小数,可以设计一种格式存储到介质上,但是同时又要和非无限循环的有理数能够计算,效率应该会变得

http://www.cnblogs.com/kingwolfofsky/archive/2011/07/21/2112299.html 浮点数 1.   什么是浮点数 在计算机系统的发展过程中,曾经提出过多种方法表达实数.典型的比如相对于浮点数的定点数(Fixed Point Number).在这种表达方式中,小数点固定的位于实数所有数字中间的某个位置.货币的表达就可以使用这种方式,比如 99.00 或者 00.99 可以用于表达具有四位精度(Precision),小数点后有两位的货币值.由于

前言 上一章我们简单介绍了IEEE浮点标准,本次我们主要讲解一下浮点运算舍入的问题,以及简单的介绍浮点数的运算. 之前我们已经提到过,有很多小数是二进制浮点数无法准确表示的,因此就难免会遇到舍入的问题.这一点其实在我们平时的计算当中会经常出现,就比如之前我们提到过的0.3,它就是无法用浮点小数准确表示的. 为此LZ专门写了一个小程序,使用Java语言打印出了0.3的二进制表示,是这样的一个数字,0 01111101 00110011001100110011010.我们来简单算一下,这个数值大约是

原文网址:http://blog.chinaunix.net/uid-24118190-id-75212.html 单双精度浮点数的IEEE标准格式 关键字:浮点数 IEEE标准 大多数高级语言按照IEEE-754标准来规定浮点数的存储格式.IEEE-754规定 单精度浮点数用4字节存储,双精度浮点数用8字节存储,表示为三部分:符号位.阶和尾数. S+E+MS 符号位,尾数的符号位:E 阶,即指数:M 尾数,即有效小数位数: 单精度格式符号位 1位, bit31阶     8位,bit30~23

javascript中的数字都是双精度的浮点数. JavaScript中的整数并不是一个独立的数据类型,而是浮点数的一个子集. 浮点数的坑我们看下面的例子 在浏览器的console 控制台上我们分别进行以下的浮点数运算 通过控制台的运算,我们可以很惊奇的看到答案,有些运算结果竟然和我们想像的不一样,比如0.1+0.2的返回结果不是0.3,而是0.30000000000000004. 这究竟是啥原因?1,首先要肯定的是这不是浏览器的问题,而是由于浮点数的精度导致的.2,浮点数的精度问题并不是Jav

在 JavaScript 中整数和浮点数都属于 Number 数据类型,所有数字都是以 64 位浮点数形式储存,即便整数也是如此. 所以我们在打印 1.00 这样的浮点数的结果是 1 而非 1.00 .在一些特殊的数值表示中,例如金额,这样看上去有点变扭,但是至少值是正确了.然而要命的是,当浮点数做数学运算的时候,你经常会发现一些问题,举几个例子: // 加法 ===================== // 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004 // 0.7 + 0.

1.浮点数运算结果不精确 先看如下代码 System.out.println(1.0 - 0.8); System.out.println(0.2 + 0.1); System.out.println(1.0 - 0.8 == 0.2); //false System.out.println(0.2 + 0.1 == 0.3); //false 输出结果为: 0.199999999999999960.30000000000000004falsefalse 发现不是我们想要的正确结果,出现了1.0

1.浮点数运算的特点 很多浮点数无法精确表示 计算有误差 整型可以自动提升到浮点型 如0.1用二进制表示会是一个无限循环的小数.计算机不可能在有限内存中表示一个无限小数.因此浮点数不能精确表示.也造成计算有误差. 如果浮点数和整型进行运算,整型会先提升为浮点型,再进行运算,结果为浮点型. double d = 1 - 9.0 /10;//0.09999999999999998 double d1 = 1.2 + 24.0 / 5;//6.0 double d2 = 1.2 + 24 / 5;//

C++中的浮点数运算的误差 项目中需要计算判定,采用的是float型,如: float a < yLing, 其中:a = 2.0, y则从1.0 + 0.2*n  当n = 4时,条件成立了???? Why /? , , 实际上,需要在n = 5 成立 通过调试发现: yLing = 2.00002 , 而 a = 2.0 NM , float 误差这么大????? 难怪在进行金融财务等数值运算时,请使用decimal 类型,不要使用float和double类型!因为decimal的精度最高!

注:转自 https://blog.csdn.net/bleach_kids/article/details/49129943 在使用Java,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. 特别在实际项目中,通过一个公式校验该值是否大于0,如果大于0我们会做一件事情,小于0我们又处理其他事情. 这样的情况通过double计算出来的结果去和0比较大小,尤其是有小数点的时候,经常会因为精度丢失而导致程序处理流程出错. BigDecimal在<Eff

浮点数运算和整数运算相比,只能进行加减乘除这些数值运算,不能做位运算和移位运算. 在计算机中,浮点数虽然表示的范围很大,但是浮点数有个非常重要的特点,就是浮点数常常无法精确表示 举例 浮点数0.1在计算机中就无法精确表示,因为十进制的0.1换算成二进制是一个无限循环小数,很显然,无论使用float还是double,都只能存储一个0.1的近似值.但是,0.5这个浮点数又可以精确地表示.因为浮点数常常无法精确表示,因此,浮点数运算会产生误差: public class Main { public s

package com.minxinloan.utils; import java.math.BigDecimal; public class Arith { // 源文件Arith.java: /** * 由于Java的简单类型不能够精确的对浮点数进行运算,这个工具类提供精 确的浮点数运算,包括加减乘除和四舍五入. */ // 默认除法运算精度 private static final int DEF_DIV_SCALE = 10; // 这个类不能实例化 private Arith() {

一. 题目 Financial Management Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 173910   Accepted: 65186 Description Larry graduated this year and finally has a job. He's making a lot of money, but somehow never seems to have enough. Larry ha

double 类型运算时的 计算的精度不高,常常会出现0.999999999999999这种情况,那么就须要用BigDecimal   它是java提供的用来高精度计算的工具类 以下是对这个类的一个包装,方便使用: package cn.soft.util; import java.io.Serializable; import java.math.BigDecimal; import org.springframework.stereotype.Component; /** *类描写叙述: d

JS浮点数运算Bug的解决办法(转) 37.5*5.5=206.08 (JS算出来是这样的一个结果,我四舍五入取两位小数) 我先怀疑是四舍五入的问题,就直接用JS算了一个结果为:206.08499999999998 怎么会这样,两个只有一位小数的数字相乘,怎么可能多出这么小数点出来. 我Google了一下,发现原来这是JavaScript浮点运算的一个bug. 比如:7*0.8 JavaScript算出来就是:5.6000000000000005 网上找到了一些解决办法,就是重新写了一些浮点运算

JavaScript小数在做四则运算时,精度会丢失,这会在项目中引起诸多不便,先请看下面脚本. //加减 <script type="text/javascript" language="javascript"> alert(/);//弹出: 0.3333333333333333 alert(0.09999999 + 0.00000001);//弹出: 0.09999999999999999 alert(-0.09999999 - 0.00000001)

代码: #include <iostream> #include <cstdio> #include <cfloat> using namespace std; int main(){ -1e15)+1e-;//运算结果为1e-15 ) cout<<"zero"<<endl; else cout<<"no"<<endl; ) == 1.0)//DEL_EPSILON为离1.0最近且大

这应该是我编程以来完成的难度最大的一个函数了.因为可能存在的情况非常多,需要设计合理的参数来控制解析流程.经验概要: 1.大胆假设一些子功能能够实现,看能否建立整个框架.如果在假设的基础上都无法建立,那么必定需要更换思路. 2.穷举所有可能的情况,想清楚该怎么应对它们.如果写完了整个程序才发现,啊!漏了一种情形.代价或许就是全部推翻重写. 我算是能够理解为什么教科书上推荐设计程序之前要先画流程图,那实际是要求你编程之前要先知道解法,并以一种直观的形式保存.这样,你在将解法翻译为代码时,思路才清晰

问题: 在用 js 进行小数四则运算时发现了一个重大问题,比如:0.7 * 0.8 = 0.5599999999999999 分析: 在 js 中只有一种数字类型 Number,而且在 js 中所有的数字都是以 IEEE-754 标准格式表示的.浮点数的精度问题并不是 js 特有的,因为有些小数以二进制表示位数是无穷的,比如 1.1,其程序实际上无法真正的表示 1.1,而只能做到一定程度上的准确(1.09999999999999999),这是无法避免的精度丢失. 通过 chrome 控制台,我们

import java.math.BigDecimal; /** * 精确的double加减乘除运算 * @author cyf * */ public class DoubleUtil { /** * 提供精确的加法运算. * * @param v1 * 被加数 * @param v2 * 加数 * @return 两个参数的和 */ public static double add(double v1, double v2) { BigDecimal b1 = new BigDecimal(