聊聊Java Double相加出现的怪事

Java Double相加出现的怪事

问题的提出

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
0.5800000000000001
401.49999999999994
1.2329999999999999

Java中的简单浮点数类型float和double不能够进行运算。不光是Java，在其它很多编程语言中也有这样的问题。在大多数情况下，计算的结果是准确的，但是多试几次（可以做一个循环）就可以试出类似上面的错误。现在终于理解为什么要有BCD码了。

这个问题相当严重，如果你有9.999999999999元，你的计算机是不会认为你可以购买10元的商品的。

在有的编程语言中提供了专门的货币类型来处理这种情况，但是Java没有。现在让我们看看如何解决这个问题。

解决方案

现在我们已经可以解决这个问题了，原则是使用BigDecimal并且一定要用String来够造。

但是想像一下吧，如果我们要做一个加法运算，需要先将两个浮点数转为String，然后够造成BigDecimal，在其中一个上调用add方法，传入另一个作为参数，然后把运算的结果（BigDecimal）再转换为浮点数。你能够忍受这么烦琐的过程吗？下面我们提供一个工具类Arith来简化操作。它提供以下静态方法，包括加减乘除和四舍五入：

public static double add(double v1, double v2);
public static double sub(double v1, double v2);
public static double mul(double v1, double v2);
public static double div(double v1, double v2);
public static double div(double v1, double v2, int scale);
public static double round(double v, int scale);
package org.nutz.mvc.core;
import java.math.BigDecimal;
public class Arith {
// 源文件Arith.java：

/**
 * 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。
 */

// 默认除法运算精度
private static final int DEF_DIV_SCALE = 10;

// 这个类不能实例化
private Arith() {
}

/**
 * 提供精确的加法运算。
 *
 * @param v1
 *            被加数
 * @param v2
 *            加数
 * @return 两个参数的和
 */

public static double add(double v1, double v2) {
 BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
 BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
 return b1.add(b2).doubleValue();
}

/**
 * 提供精确的减法运算。
 *
 * @param v1
 *            被减数
 * @param v2
 *            减数
 * @return 两个参数的差
 */

public static double sub(double v1, double v2) {
 BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
 BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
 return b1.subtract(b2).doubleValue();
}

/**
 * 提供精确的乘法运算。
 *
 * @param v1
 *            被乘数
 * @param v2
 *            乘数
 * @return 两个参数的积
 */

public static double mul(double v1, double v2) {
 BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
 BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
 return b1.multiply(b2).doubleValue();
}

/**
 * 提供（相对）精确的除法运算，当发生除不尽的情况时，精确到 小数点以后10位，以后的数字四舍五入。
 *
 * @param v1
 *            被除数
 * @param v2
 *            除数
 * @return 两个参数的商
 */

public static double div(double v1, double v2) {
 return div(v1, v2, DEF_DIV_SCALE);
}

/**
 * 提供（相对）精确的除法运算。当发生除不尽的情况时，由scale参数指 定精度，以后的数字四舍五入。
 *
 * @param v1
 *            被除数
 * @param v2
 *            除数
 * @param scale
 *            表示表示需要精确到小数点以后几位。
 * @return 两个参数的商
 */

public static double div(double v1, double v2, int scale) {
 if (scale < 0) {
  throw new IllegalArgumentException(
    "The   scale   must   be   a   positive   integer   or   zero");
 }
 BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
 BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
 return b1.divide(b2, scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();
}

/**
 * 提供精确的小数位四舍五入处理。
 *
 * @param v
 *            需要四舍五入的数字
 * @param scale
 *            小数点后保留几位
 * @return 四舍五入后的结果
 */

public static double round(double v, int scale) {
 if (scale < 0) {
  throw new IllegalArgumentException(
    "The   scale   must   be   a   positive   integer   or   zero");
 }
 BigDecimal b = new BigDecimal(Double.toString(v));
 BigDecimal one = new BigDecimal("1");
 return b.divide(one, scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();
}
};

Double相加时出现的多位问题

String test = "40.61 ,  18588.73,    29925.07,    7986.06,    18639.19,    25914.32,     32907.74,     34165.89,     9724.7,     52777.92";
String[] arr = test.split(",");
double sum = 0;
for(int i=0;i<arr.length;i++){
sum += Double.parseDouble(arr[i]);
}
    System.out.println(sum);

结果： 230670.22999999998

查了查 没有深入的了解，大概是java 的double机制，关于精度的问题，若是不出现这种情况，保留小数点后两位就可以了。或者使用BigDecimal进行计算，另外《effective java》这本书里也提过，double和float 不建议使用商业计算。

补充：原因在于我们的计算机是二进制的。浮点数没有办法是用二进制进行精确表示。

我们的CPU表示浮点数由两个部分组成：指数和尾数，这样的表示方法一般都会失去一定的精确度，有些浮点数运算也会产生一定的误差。

如：2.4的二进制表示并非就是精确的2.4。

反而最为接近的二进制表示是 2.3999999999999999。浮点数的值实际上是由一个特定的数学公式计算得到的。

来源：https://www.iteye.com/blog/lanyan-lan-271903