decimal 128bit大小 有效数字:28~29,虽然decimal类型有比浮点类型更高的精度,但它的范围更小.故double转decimal有可能发生溢出错误,此外,decimal的计算速度稍微慢一些. Console.WriteLine(1.618031234567895); 输出结果:1.61803123456789 最后一个数字5丢失了,这符合我们对double类型精度的预期. 要显示具有完整精度的数字,必须将字面值显示地声明为decimal类型,这是通过追加一个m(或者M)来实现

我有一个朋友,叫老刘,戴着度数比我还高的近视镜,显得格外的"程序员":穿着也非常"不拘一格",上半身是衬衣西服,下半身是牛仔裤运动鞋. 我和老刘的感情非常好,每周末我们都要在一起吃顿饭.这周,我们吃的是洛阳有名的吴家刀削面,席间他聊了一件蛮有趣的面试经历:我听得津津有味. 散席的时候,老刘特意叮嘱我把他和面试者的对话整理一下发出来,因为他觉得这段对话非常的精彩,值得推荐给更多初学Java的年轻人. 注:以下是老刘和面试者东丰的真实对话.如有雷同,请勿对号入座. 老刘

背景 在博客 恶心的0.5四舍五入问题 一文中看到一个关于 0.5 不能正确的四舍五入的问题.主要说的是 double 转换到 BigDecimal 后,进行四舍五入得不到正确的结果: public class BigDecimalTest { public static void main(String[] args){ double d = 301353.05; BigDecimal decimal = new BigDecimal(d); System.out.println(decima

在java中运行一下代码System.out.println(2.00-1.10);输出的结果是:0.8999999999999999很奇怪,并不是我们想要的值0.9 再运行如下代码:System.out.println(2.00f-1.10f);输出结果:0.9 又正确了,为什么会导致这种问题?程序中为什么要尽量避免浮点数比较? 在java中浮点型默认是double的,及2.00和1.10都要在计算机里转换进行二进制存储,这就涉及到数据精度,出现这个现象的原因正是浮点型数据的精度问题.先了解下

近期经常接触支付相关的功能,在开发及测试过程中,开始金额都使用的是double类型,而近期新进的需求存在支付时打折的情况,也就是会出现如 1.23元的情况,那么这时候问题来了,如果是直接使用1.23进行支付都是不存在问题的.而偏偏在支付前通常需要一些计算.我们的系统支持会员余额与三方支付(微信.支付宝)同时进行,比如一笔待支付的订单是12.8员,其中用户有5块钱的会员余额,剩下的7.8元通过三方支付进行(这里使用微信吧),那么就涉及到double减法,同时微信支付时需要将元转为分,就是7.8x1

大家好: 在 win32 + bcb 时, 有个 GetTickCount() 返回第统启动到现在的 tick, 单位 ms.请问在 Linux + qt5 怎样实现呢? 如果用 QDateTime , 精度只能到秒,而且运行过程中,如果用户改充了系统时间,就会出错了. 用QElapsedTimer. 想精度高,可以考虑用c语言中的函数gettimeofday,微秒级精度 #include <sys/time.h>int gettimeofday(struct timeval*tv, stru

package Demo_1.Test_2; import java.math.BigDecimal; /** * @描述:Java Double 精度问题总结 * @详细描述: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

看了老半天,真心没搞懂,留下几篇文章,后面继续跟进吧.... 一.如何理解double精度丢失问题? - 知乎 https://www.zhihu.com/question/42024389/answer/93528601 注:产生原因:小数除不尽,然后系统自动保留精度,最终,精度问题引发了不准确. 这篇文章给了详细的解释,收藏一波. 二.浮点数的二进制表示 - 阮一峰的网络日志 http://www.ruanyifeng.com/blog/2010/06/ieee_floating-point

js double 精度损失 bugs const arr = [ 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01 ]; // [0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01] arr.reduce((acc, i) => acc += i); // 0.09999999999999999 arr = [ 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0

大整数BigInteger package com.zmd.common_class_libraries; import java.math.BigInteger; /** * @ClassName BigNumberExample * @projectName: object1 * @author: Zhangmingda * @description: XXX * date: 2021/4/7. */ public class BigNumberExample { public static

System.out.println(new BigDecimal(253.90).doubleValue() * 100);25390.0精度正确 System.out.println(new BigDecimal(255.90).doubleValue() * 100);25590.0精度正确 System.out.println(new BigDecimal(256.10).doubleValue() * 100);25610.000000000004精度错误 System.out.pri

原文网址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_827d041701017ctm.html 问题提出:12.0f-11.9f=0.10000038,"减不尽"为什么? 来自MSDN的解释: http://msdn.microsoft.com/zh-cn/c151dt3s.aspx 为何浮点数可能丢失精度浮点十进制值通常没有完全相同的二进制表示形式. 这是 CPU 所采用的浮点数据表示形式的副作用.为此,可能会经历一些精度丢失,并且一些浮点运算可能会产生意外的结果

由于对float或double 的使用不当,可能会出现精度丢失的问题.问题大概情况可以通过如下代码理解: public class FloatDoubleTest { public static void main(String[] args) { float f = 20014999; double d = f; double d2 = 20014999; System.out.println("f=" + f); System.out.println("d=" 

1. 范围  float和double的范围是由指数的位数来决定的.  float的指数位有8位,而double的指数位有11位,分布如下:  float:  1bit(符号位) 8bits(指数位) 23bits(尾数位)  double:  1bit(符号位) 11bits(指数位) 52bits(尾数位)  于是,float的指数范围为-127~+128,而double的指数范围为-1023~+1024,并且指数位是按补码的形式来划分的.  其中负指数决定了浮点数所能表达的绝对值最小的非零

package com.qcloud.component.publicservice.util; import java.math.BigDecimal; /** * 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. */ public class Arith { // 默认除法运算精度 private static final int DEF_DIV_SCALE = 10; /** * 提供精确的加法运算. * @param v

一个Double值由2个Double相加,比如明明是91.2 + 2.4,结果应为93.6,为什么结果是93.6000000000001 为什么会无端地在小数点后面加很多个0,最后还是一个1 ? 计算机表示十进制数字都有误差的,这是很自然的事情.所以对于浮点数,你不能随便判断一个变量是否“等于93.6”,而应该用 Math.abs(x - 93.6)<double.Epsilon 这样的表达式来判断x是否是93.6. 这确实是在你学习计算机原理时应该学到的. Double.Epsilon 字段

浮点数在计算机中存储方式  http://www.cnblogs.com/jillzhang/archive/2007/06/24/793901.html 1. double:  1bit(符号位) 11bits(指数位) 52bits(尾数位) 浮点数的十进制形式是,即十进制的科学计数法: a.xxx *10^n, 而在计算机中是用二进制的科学计数法表示:1.xxx * 2^n(*是二进制乘法 即移位) 指数位用来表示了n,尾数位表示的是小数部分xxx. 比如 8.25 ,二进制 100.01

题目:http://poj.org/problem?id=2109 题意:求一个整数k,使得k满足kn=p. 思路:exp()用来计算以e为底的x次方值,即ex值,然后将结果返回.log是自然对数,就是e为底计算的.换底公式 log<a>(b) = log<c>(b) / log<c>(a). float 的范围为-2^128 ~ +2^127,也即-3.40E+38 ~ +3.40E+38: double 的范围为-2^1024 ~ +2^1023,也即-1.79E+

页面请求 http://localhost:8080/test/3.201 后端接受数据 /** * 测试 * * @param number */ @RequestMapping(value = "/test/{number}", method = RequestMethod.GET) public void test(@PathVariable Double number) { System.out.println("数字:" + number); } 结果 数

测试样例数据{ "size" : 0, "query" : { "bool" : { "must" : { "bool" : { "must" : { "bool" : { "must" : { "match" : { "cankwxzwtm" : { "query" : "丹参