本文介紹了為什么結(jié)果不同？浮動(dòng)VS雙精度的處理方法，對(duì)大家解決問題具有一定的參考價(jià)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(shí)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?yàn)?code>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(diǎn)表示之間的差異(誤差)在float與double中可能不同。
當(dāng)各個(gè)數(shù)字的表示誤差不同時(shí)，計(jì)算后的誤差可能會(huì)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(yùn)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(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤和/或復(fù)合錯(cuò)誤。在實(shí)際計(jì)算機(jī)上進(jìn)行所有涉及實(shí)數(shù)和有限數(shù)值表示的計(jì)算時(shí)，它們都是固有的/不可避免的。
有關(guān)更廣泛的治療方法，請(qǐng)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(jì)算出這里發(fā)生錯(cuò)誤的位置：
在十進(jìn)制->二進(jìn)制浮點(diǎn)轉(zhuǎn)換中
在浮點(diǎn)運(yùn)算中
在二進(jìn)制浮點(diǎn)轉(zhuǎn)換->十進(jìn)制轉(zhuǎn)換中，
或以上多個(gè)中的一個(gè)。
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(diǎn)表示。然后，您可以手動(dòng)將它們轉(zhuǎn)換為精確實(shí)數(shù)，并計(jì)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(dòng)VS雙精度的文章就介紹到這了，希望我們推薦的答案對(duì)大家有所幫助，
