Java浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算中0.1的精度問題：為什么0.3 – 0.2 不等于 0.1？

Java浮點(diǎn)數(shù)的精度陷阱：看似簡(jiǎn)單的0.1

在Java開發(fā)中，Float和double類型常用于浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算。然而，看似簡(jiǎn)單的浮點(diǎn)數(shù)計(jì)算，卻可能因精度問題導(dǎo)致結(jié)果不準(zhǔn)確。本文將深入探討這一問題，并通過代碼示例進(jìn)行分析。

我們聲明一個(gè)double型變量f，并賦值為0.1d。然后打印f的值和0.3d – 0.2d的結(jié)果。直覺上，f應(yīng)為0.1，0.3d – 0.2d也應(yīng)為0.1。但實(shí)際運(yùn)行結(jié)果可能出乎意料：f打印結(jié)果為0.1，但0.3d – 0.2d的結(jié)果可能并非精確的0.1。

原因在于二進(jìn)制無法精確表示許多十進(jìn)制浮點(diǎn)數(shù)。計(jì)算機(jī)使用二進(jìn)制存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，而像0.1這樣的十進(jìn)制數(shù)轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制后會(huì)產(chǎn)生無限循環(huán)小數(shù)。由于計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)空間有限，只能存儲(chǔ)二進(jìn)制的近似值，從而造成精度損失。

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0.1d在內(nèi)存中存儲(chǔ)的并非精確的0.1，而是一個(gè)非常接近的二進(jìn)制近似值。Java在打印時(shí)將此近似值格式化為0.1，但這并不意味著它是精確的0.1。同樣，0.3d和0.2d也分別存儲(chǔ)為其二進(jìn)制近似值，0.3d – 0.2d的結(jié)果是這兩個(gè)近似值相減的結(jié)果，進(jìn)一步放大了精度誤差，最終結(jié)果可能與預(yù)期的0.1存在微小差異。

對(duì)于需要精確浮點(diǎn)數(shù)計(jì)算的場(chǎng)景，例如金融應(yīng)用，建議使用BigDecimal類。BigDecimal避免了浮點(diǎn)數(shù)精度丟失問題，并提供精確的十進(jìn)制運(yùn)算。

以上就是Java浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算中0.1的精度問題：