原文:C#中float的取值范围和精度 float类型的表现形式: 默认情况下,赋值运算符右侧的实数被视为 double. 因此,应使用后缀 f 或 F 初始化浮点型变量,如以下示例中所示: float x = 3.5F; 如果在以上声明中不使用后缀,则会因为您尝试将一个 double值存储到 float 变量中而发生编译错误. float的取值范围 float占用4个字节,和int是一样,也就是32bit. 1bit(符号位) 8bits(指数位) 23bits(尾数位) 存储方式如下图: 取

在做IPTV的时候,遇到以下这个问题: 现有一个float型数据,以下代码打印输出: float n = 40272.48f; System.out.println(new Double(n * 100).intValue()); //输出结果如下: 4027248 当修改数据n为40272.49,并保存到数据库时发现,数据库的值依然为40272.48,突然想到这可能是float精度导致的,以下为验证代码: float n = 40272.48f; System.out.println("n*1

描述 在iOS项目中老是遇到double.float精度丢失的问题 PS: NSString * jsonStr = @"{\"9.70\":9.70,\"67.10\":67.10, \"90.10\":90.10, \"97.40\":97.40, \"99.40\":99.40}"; NSData * jsonData = [jsonStr dataUsingEncoding:NS

episode2 //it is very interesting,an excellect teacher,  I love it 1,why negative is indicated the way it is indicated 2,how float  is indicated 3,type conversion of negative integer type 4,type conversion between  float  and intergral type ----types

-rand()%); vy = ); vz = ); pList_particle[i].m_velocity = Vector3(vx,vy,vz); ... 1,3行代码的vx和vz的值域可以通过数学方法计算,而0.0000007f和0.0000001f在运算时是否存在精度丢失从而影响到运算结果? 分析这种问题只能从float存储格式入手,先把两个浮点数化为二进制形式.网上有很多文章,推荐看:http://www.cnblogs.com/yewsky/articles/1864934.htm

在浮点数当中做运算时经常会出现精度丢失的情况,如果做项目不作处理的话会对商家造成很大的影响的.项目尤其是金融相关的项目对这些运算的精度要求较高. 问题原因:首先计算机进行的是二进制运算,我们输入的十进制数字会先转换成二进制,进行运算后再转换为十进制输出.Float和Double提供了快速的运算,然而问题在于转换为二进制的时候,有些数字不能完全转换,只能无限接近于原本的值,这就导致了在后来的运算会出现不正确结果的情况. 首先看到没有做处理的代码和结果: public static void mai

为什么会出现这个问题呢,就这是java和其它计算机语言都会出现的问题,下面我们分析一下为什么会出现这个问题:float和double类型主要是为了科学计算和工程计算而设计的.他们执行二进制浮点运算,这是为了在广泛的数字范围上提供较为精确的快速近似计算而精心设计的.然而,它们并没有提供完全精确的结果,所以我们不应该用于精确计算的场合.float和double类型尤其不适合用于货币运算,因为要让一个float或double精确的表示0.1或者10的任何其他负数次方值是不可能的(其实道理很简单,十进制

Power of Cryptography Time Limit: 1000MS Memory Limit: 30000K Total Submissions: 21354 Accepted: 10799 Description Current work in cryptography involves (among other things) large prime numbers and computing powers of numbers among these primes. Work

我们知道浮点数是无法在计算机中准确表示的,例如0.1在计算机中只是表示成了一个近似值,因此,对付点数的运算时结果具有不可预知性. 在进行数字运算时,如果有double或float类型的浮点数参与计算,偶尔会出现计算不准确的情况.如以下示例代码: [java] view plain copy print? package ex; public class BigDeciTest { public static void main(String[] args){ System.out.println

将精度高的浮点数转换成精度低的浮点数. 1.round()内置方法 这个是使用最多的,刚看了round()的使用解释,也不是很容易懂.round()不是简单的四舍五入的处理方式. For the built-in types supporting round(), values are rounded to the closest multiple of 10 to the power minus ndigits; if two multiples are equally close, roun

在讨论两位double数0.2和0.3相加时,毫无疑问他们相加的结果是0.5.但是问题总是如此吗? 下面我们让下面两个doubles数相加,然后看看输出结果: @Test public void testBig(){ System.out.println(0.11+2001299.32); } 控制台输出2001299.4300000002 我们吃惊的发现,结果并不是我们预想的那样,这是为什么呢?又如何解决呢? 现贴出BigDecimal的一个构造函数的文档供大家参考 BigDecimal pu

mysql 中保存了字段 float s=0.3 直接执行sql 查出来是 0.3 但是JPA 执行查询结果是 0.2999 换成decimal 就可以

1.加法 //加法 function add(arg1,arg2){ var r1,r2,m; try{r1=arg1.toString().split(".")[1].length}catch(e){r1=0} try{r2=arg2.toString().split(".")[1].length}catch(e){r2=0} m=Math.pow(10,Math.max(r1,r2)) return (arg1*m+arg2*m)/m } 2.减法 //减法 f

最近在做一个工资核算的系统,所有的运算全部在前台进行,因此用了的是JS来做. 做完以后,经手工核算,发现一个奇怪的问题.就是JS算出来的结果跟用计算器算出来的结果有差距. 想了很久,也没有想出问题出在哪里. 问题这样的: 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

BigDecimal _0_1 = new BigDecimal(0.1); BigDecimal x = _0_1; for(int i = 1; i <= 10; i ++) { System.out.println(i+" x 0.1 is "+x+", as double "+x.doubleValue()); x = x.add(_0_1); } 输出: 0.1000000000000000055511151231257827021181583404

最近做了一个有关折扣价的计算的功能,所有的运算都是在前台通过js来做,做完之后经过手工核算发现了一个问题,当时做的一个例子是10*0.94,按照我们正常的思维,这个结果应该是9.4,但是在js中的计算结果是9.39999999......其实按照二进制的算法来说js的这个结果是最精确的,但是按照我们正常人的思维来看结果只能是9.4,并且业务要求是不能四舍五入,要强制保留小数位数,所有这样一来就出问题了,后来在一个技术交流群了里有群友推荐了下面的解决方法,成功的解决了这个问题,请往下看: 核心代码

实践应用 set_tposition (WindowHandle3,50, 50) write_string (WindowHandle3, '半径 D1=' +Ra[i]$'#f') set_tposition (WindowHandle3, 150, 50) write_string (WindowHandle3, '半径 D2=' + Rb[i]$'#f') set_tposition (WindowHandle3, 250, 50) write_string (WindowHandle3

(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

基础 浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64 bit)表示的.提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数.和C语言里面的double类型相同.Python不支持32bit的单精度浮点数.如果程序需要精确控制区间和数字精度,可以考虑使用numpy扩展库. Python 3.X对于浮点数默认的是提供17位数字的精度. 关于单精度和双精度的通俗解释: 单精度型和双精度型,其类型说明符为float 单精度说明符,double 双精度说明符.在Turbo C中单精度型占4个字节(32位)内存空间

基础 浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64 bit)表示的.提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数.和C语言里面的double类型相同.Python不支持32bit的单精度浮点数.如果程序需要精确控制区间和数字精度,可以考虑使用numpy扩展库. Python 3.X对于浮点数默认的是提供17位数字的精度. 关于单精度和双精度的通俗解释: 单精度型和双精度型,其类型说明符为float 单精度说明符,double 双精度说明符.在Turbo C中单精度型占4个字节(32位)内存空间

写在最前面:今天遇到了棘手的问题,看了两遍才看懂,本文属于转载+修改,原出处是Herbert's Blog 基础 浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64 bit)表示的.提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数.和C语言里面的double类型相同.Python不支持32bit的单精度浮点数.如果程序需要精确控制区间和数字精度,可以考虑使用numpy扩展库. Python 3.X对于浮点数默认的是提供17位数字的精度. 关于单精度和双精度的通俗解释: 单精度型和双精度型,其类型说明符为