一. 计算机的小数计算一定范围内精确,超过范围只能取近似值: 计算机存储的浮点数受存储bit位数影响,只能保证一定范围内精准,超过bit范围的只能取近似值. java中各类型的精度范围参见:http://blog.csdn.net/longshenlmj/article/details/47616481 编程时注意: doulbe类型的数,不能用等号判定是否相等(或者是一定范围内可以).因为两次同样的计算(除法)结果可能出现小数部分不同.甚至极端的时候,初始化两个小数时,都可能不相等(用数值和字

(转)Java浮点数float,bigdecimal和double精确计算的精度误差问题总结 1.float整数计算误差 案例:会员积分字段采用float类型,导致计算会员积分时,7位整数的数据计算结果出现误差. 原因:超出float精度范围,无法精确计算. float和double的精度是由尾数的位数来决定的.浮点数在内存中是按科学计数法来存储的,其整数部分始终是一个隐含着的“1”,由于它是不变的,故不能对精度造成影响. float:2^23 = 8388608,一共七位,这意味着最多能有7位

一.JS数字精度丢失的一些典型问题 1. 两个简单的浮点数相加:0.1 + 0.2 != 0.3 // true,下图是firebug的控制台截图: 看看java的计算结果:是不是让你很不能接受 再来个更有料的,细心的你有没有发现这样的问题: 二.解决方案对于整数,前端出现问题的几率可能比较低,毕竟很少有业务需要需要用到超大整数,只要运算结果不超过 Math.pow(2, 53) 就不会丢失精度.对于小数,前端出现问题的几率还是很多的,尤其在一些电商网站涉及到金额等数据.解决方式:把小数放到位整

本篇文章主要是对javascript避免数字计算精度误差的方法进行了介绍,需要的朋友可以过来参考下,希望对大家有所帮助. 如果我问你 0.1 + 0.2 等于几?你可能会送我一个白眼,0.1 + 0.2 = 0.3 啊,那还用问吗?连幼儿园的小朋友都会回答这么小儿科的问题了.但是你知道吗,同样的问题放在编程语言中,或许就不是想象中那么简单的事儿了. 不信?我们可以做个试验. 先来看一段 JS. var num1 = 0.1; var num2 = 0.2; alert(num1+num2 ===

java操作Excel处理数字类型的精度损失问题验证: 场景: CELL_TYPE_NUMERIC-->CELL_TYPE_STRING--->CELL_TYPE_NUMERIC POI版本:poi-3.10.1poi-3.9 Code: package poi; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.i

add(a, b) {//相加 var c, d, e; try { c = a.toString().split(".")[1].length; } catch (f) { c = 0; } try { d = b.toString().split(".")[1].length; } catch (f) { d = 0; } return e = Math.pow(10, Math.max(c, d)), (this.mul(a, e) + this.mul(b,

Java精确计算 如果我们编译运行下面这个程序会看到什么? public class Test{ public static void main(String args[]){ System.out.println(0.05+0.01); System.out.println(1.0-0.42); System.out.println(4.015*100); System.out.println(123.3/100); } } 你没有看错!结果确实是 0.060000000000000005 0

当您在计算Money的时候,请看好了!!!要不损失了别后悔!!! 现象1: public static void main(String[] args) { System.out.println(0.030*100);//输出3.0 System.out.println(0.031*100);//输出3.1 System.out.println(0.032*100);//输出3.2 System.out.println(0.033*100);//输出3.3000000000000003 Syst

java精确计算 package org.aisino.erp.webservice.dzfp.util; import java.math.BigDecimal; public class MathExtend { //默认除法运算精度 private static final int DEFAULT_DIV_SCALE = 2; /** * 提供精确的加法运算. * @param v1 * @param v2 * @return 两个参数的和 */ public static double

java精确计算工具类 import java.math.BigDecimal; import java.math.RoundingMode; import java.math.BigDecimal; import java.text.DecimalFormat; import org.springframework.stereotype.Component; /** * 工具类 - 运算 */ @Component public class ArithUtils { // 默认除法运算精度 p

* 使用BigDecimal需要注意的事项:  * 1.两个BigDecimal值不能使用" +, -, *, / " 进行加减乘除,要使用" add, substract, multiply, divide ";  * 2.两个BigDecimal值比较使用compareTo方法, 比较结果有-1, 0, 1, 分别表示小于, 等于, 大于; 对于0, 可以使用BigDecimal.ZERO表示;  * 3.提供(相对)精确的除法运算.当发生除不尽的情况时,由sc

Java在计算浮点数的时候,由于二进制无法精确表示0.1的值(就好比十进制无法精确表示1/3一样),所以一般会对小数格式化处理. 但是如果涉及到金钱的项目,一点点误差都不能有,必须使用精确运算的时候,就可以使用BigDecimal方法计算. 但是在使用中还需要注意一个问题: //直接使用double类型数据进行运算 System.out.println(0.05+0.01); //使用BigDecimal的double参数的构造器 BigDecimal bd1 = new BigDecimal(

4种方法,都是四舍五入,例: import java.math.BigDecimal; import java.text.DecimalFormat; import java.text.NumberFormat; public class format { double f = 111231.5585; public void m1() { BigDecimal bg = new BigDecimal(f); double f1 = bg.setScale(2, BigDecimal.ROUND

Java对数函数的计算方法非常有问题,然而在API中却有惊人的误差.但是假如运用了以下的方法,用Java处理数字所碰到的小麻烦就可以轻而易举的解决了. Sun的J2SE提供了一个单一的Java对数方法——double java.lang.Math.log(double),这很轻易使用.请看如下代码: double x = Math.log(5); 等价于:x = ln 5 或 x = loge5,即以e为底的自然对数. 假如你想使用Java来计算机对数,算底不同的对数又该如何做呢?很遗憾,我们还

代码中免不了要进行各种数据计算.抛开科学计算不提,普通的计算占地,百分比,同比,环比等需求就很常见.linux shell中进行数字计算,主要有如下几种方式: 1.bc bc是比较常用的linux计算工具了,而且支持浮点运算: [webopa@namenode-backup expensive_user]$ a=`echo 1+1 | bc` [webopa@namenode-backup expensive_user]$ echo $a 2 1 2 3 但是浮点数运算的精度问题,暂时还没明白什

java使double保留两位小数的多方法 java保留两位小数 mport java.text.DecimalFormat; DecimalFormat df = new DecimalFormat("######0.00"); double d1 = 3.23456 double d2 = 0.0; double d3 = 2.0; df.format(d1); df.format(d2); df.format(d3); 3个结果分别为: 3.23 0.00 2.00 java保留

直接上脚本, 使用$(())以及$[]进行数字计算 数值比较:n1 -eq n2检查n1是否等于n2         n1 -le n2检查n1是否小于等于n2n1 -ge n2检查n1是否大于等于n2     n1 -lt n2检查n1是否小于n2n1 -gt n2检查n1是否大于n2         n1 -ne n2检查n1是否不等于n2 #!/bin/bash numa=; numb=; numc1=$(($numa - $numb)); numc2=$[$numa + $numb];

Java数字格式化输出时前面补0 星期日 2014年11月30日|  分类: Java     /** * 里数字转字符串前面自动补0的实现. * */ public class TestStringFormat { public static void main(String[] args) { int youNumber = 1; // 0 代表前面补充0 // 4 代表长度为4 // d 代表参数为正数型 String str = String.format("%04d", yo

Spark Java API 计算 Levenshtein 距离 在上一篇文章中,完成了Spark开发环境的搭建,最终的目标是对用户昵称信息做聚类分析,找出违规的昵称.聚类分析需要一个距离,用来衡量两个昵称之间的相似度.这里采用levenshtein距离.现在就来开始第一个小目标,用Spark JAVA API 计算字符串之间的Levenshtein距离. 1. 数据准备 样本数据如下: {"name":"Michael", "nick":&qu

html: <input type="text" name="cprice" placeholder="最多保留小数点后三位" onkeyup="clearNoNum(this)"> js: <script> //控制只能输入小数点后3位 function clearNoNum(obj) { obj.value = obj.value.replace(/[^\d.]/g, "");

有人在群里问大数除法,要求保留精度的问题,发现普通的方法都不能保存精度,最后找了一下资料发现可以这样 这倒是个冷门知识,嗯哼