浮点数的精度是由尾数的位数来决定的: 对于float型浮点数,尾数部分23位,换算成十进制就是2^23=8388608,所以十进制精度只有6 ~ 7位; 对于double型浮点数,尾数部分52位,换算成十进制就是2^52 = 4503599627370496,所以十进制精度只有15 ~ 16位 所以对于上面的数值0.99999999f,很明显已经超过了float型浮点数据的精度...
Float和Double类型为我们提供了快速运算,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。 可是编程中却不可避免的要对小数进行运算,精度问题如何处理?不用担心,Java为数学计算提供了精确的BigDecimal类,...
cgal double精度处理 1 年前 啥都不会就转码关注在我的应用中kernel使用的是CGAL::Simple_cartesian<double>,在一些情况下我希望对输入的数据进行精度处理。比如在进行point location时,如果点离面的边界很近时,我希望point location返回的结果是位于edge上。再比如,如果三个点在判断方位时,如果基本接近共线,返回的...
Double数字精度处理 今天在用Double的数字的时候,发现精度有问题,不管怎么处理,后面都会有一长串的0.0000000002,0.0000000003,0.0000000001,0.99999999997等问题 解决问题:使用NSDecimalNumber用于精度准确的计算 在处理金额计算时,往往会涉及到小数,由于Double类型不准确,无法做到产品的要求。为了保证金额计算的准确性,建议使用NS...
我明明定义了BigDecimal来处理精度,为什么还会出现这样不准确呢? 这是因为参数类型为double的构造方法的结果有一定的不可预知性。有人可能认为在Java中写入newBigDecimal(0.1)所创建的BigDecimal正好等于 0.1(非标度值 1,其标度为 1),但是它实际上等于0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625。这是因为0.1无法准...
DataWorks中double计算精度问题可以通过以下几种方式解决: 使用Decimal类型:在需要精确计算的地方,尽量使用Decimal类型而不是double类型。Decimal类型提供了精确的小数运算。 设置精度:在使用double类型进行计算时,可以设置一个合适的精度,例如保留小数点后两位。这可以通过四舍五入函数round()实现。 避免浮点数比较:由于doub...
在Java中处理double类数据运算精度不准的问题，通常涉及两个基本场景。首先，如果你的任务对精度要求并不高，那么可以考虑使用double类型并直接进行运算。但要确保理解double的精度限制，它基于IEEE 754浮点数标准，可能在表示某些非整数时出现微小误差。若问题在于double无法满足精度需求，比如在财务计算或科学...
为啥它就没有问题呢?其实原理很简单,BigDecimal是不可变的,可以用来表示任意精度的带符号十进制数。double之所以会出问题,是因为小数点转二进制丢失精度。BigDecimal在处理的时候把十进制小数扩大N倍让它在整数上进行计算,并保留相应的精度信息。至于BigDecimal是怎么保存的可以翻阅一下源代码。
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两者处理速度不同,CPU处理float的速度比处理double快。double的精度高,double消耗内存是float的两倍。 关于使用: 如果不声明,小数默认是double类型,使用float时需要进行强转,或者在小数后加上f。 关于四舍五入: double和float都是只对部分小数进行四舍五入 ...