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本文介紹了為什么結果不同?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習吧!

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。
但我猜這些結果是一樣的,但事實并非如此。
為什么結果不同?

推薦答案

結果為何不同?

一般意義上:

因為floatdouble的二進制表示形式不同。
因此,十進制和二進制浮點表示之間的差異(誤差)在floatdouble中可能不同。
當各個數字的表示誤差不同時,計算后的誤差可能會有所不同。

在將十進制數轉換為二進制數、進行算術運算以及將二進制數轉換回十進制數以打印數字時,可能會出現錯誤和/或復合錯誤。在實際計算機上進行所有涉及實數和有限數值表示的計算時,它們都是固有的/不可避免的。

有關更廣泛的治療方法,請閱讀:Is floating point math broken?


現在,如果您愿意,您可以檢查這里的數字的二進制表示法,并精確地計算出這里發生錯誤的位置:

在十進制->二進制浮點轉換中
在浮點運算中
在二進制浮點轉換->十進制轉換中,
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制浮點表示。然后,您可以手動將它們轉換為精確實數,并計算出與”理想”小數表示法相比的誤差。

單調乏味。

這篇關于為什么結果不同?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,

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標簽:浮動 精度
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