本文介紹了為什么結(jié)果不同？浮動VS雙精度的處理方法，對大家解決問題具有一定的參考價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)吧！
問題描述
System.out.println(0.1F + 0.2F); // 0.3
System.out.println(0.1D + 0.2D); // 0.30000000000000004
我理解為0.1D+0.2D~=0.30000000000000004。
但我猜這些結(jié)果是一樣的，但事實并非如此。
為什么結(jié)果不同？
推薦答案
結(jié)果為何不同？
一般意義上：
因為float和double的二進(jìn)制表示形式不同。
因此，十進(jìn)制和二進(jìn)制浮點表示之間的差異(誤差)在float與double中可能不同。
當(dāng)各個數(shù)字的表示誤差不同時，計算后的誤差可能會有所不同。
在將十進(jìn)制數(shù)轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制數(shù)、進(jìn)行算術(shù)運算以及將二進(jìn)制數(shù)轉(zhuǎn)換回十進(jìn)制數(shù)以打印數(shù)字時，可能會出現(xiàn)錯誤和/或復(fù)合錯誤。在實際計算機上進(jìn)行所有涉及實數(shù)和有限數(shù)值表示的計算時，它們都是固有的/不可避免的。
有關(guān)更廣泛的治療方法，請閱讀：Is floating point math broken?
現(xiàn)在，如果您愿意，您可以檢查這里的數(shù)字的二進(jìn)制表示法，并精確地計算出這里發(fā)生錯誤的位置：
在十進(jìn)制->二進(jìn)制浮點轉(zhuǎn)換中
在浮點運算中
在二進(jìn)制浮點轉(zhuǎn)換->十進(jìn)制轉(zhuǎn)換中，
或以上多個中的一個。
如果您真的想深入研究它，我建議您看看Float.floatToRawBits方法及其double模擬。這些將允許您檢查二進(jìn)制浮點表示。然后，您可以手動將它們轉(zhuǎn)換為精確實數(shù)，并計算出與”理想”小數(shù)表示法相比的誤差。
單調(diào)乏味。
這篇關(guān)于為什么結(jié)果不同？浮動VS雙精度的文章就介紹到這了，希望我們推薦的答案對大家有所幫助，
