Java中的BigDecimal原理詳解
BigDecimal原理
一、浮點數(shù)的精度問題
對于日常開發(fā)過程中出現(xiàn)小數(shù)的問題,通常都是使用float或者double類型來處理,在java中float占用四個字節(jié), double類型占用8個字節(jié),簡單的從double類型來說,計算機中存儲的格式為
位數(shù) | 功能 |
63 | 符號位 |
62 - 52 | 指數(shù)位 |
51-0 | 尾數(shù) |
一個浮點數(shù)的數(shù)值 d=±1.f×2E−127
比如一個浮點數(shù)1.5,轉(zhuǎn)換成二進制就是1.1,套用上述的公式 f=1, fraction=127,轉(zhuǎn)換成二進制數(shù)為0 00111111111 1000000000000000000000000000000000000000000000000
通過代碼的方式來驗證一下
System.out.println(Long.toBinaryString(Double.doubleToLongBits(1.5d)));
輸出的結(jié)果為
11111111111000000000000000000000000000000000000000000000000000
和我們的計算結(jié)果相同??吹竭@里,很容易就發(fā)現(xiàn),浮點數(shù)是依賴2的負數(shù)次冪求和來表示十進制數(shù)的,那么就必然存在著精度的問題,比如,十進制中的0,通過上述公式計算是永遠無法獲得的。在表示0的時候, f = 0 f=0 f=0, e x p o n e n t = 0 exponent=0 exponent=0, 那么 d = 1.0 × 2 − 127 d=1.0 \times 2^{-127} d=1.0×2−127, 所以會發(fā)現(xiàn)使用這種方式表示浮點數(shù)是有精度問題的,在精度要求不高的場景下,我們可以使用原生的浮點數(shù)來處理,但是當我們在對精度有很高要求的場景時,使用dobule就無法滿足我們的需求了。
BigDecimal
在Java中,jdk為我們提供了bigDecimal,bigDecimal解決了浮點數(shù)的精度問題,下面就看一下BigDecimal是如何解決這個問題的,廢話不多說,直接上源碼
public class BigDecimal extends Number implements Comparable<BigDecimal> { private final BigInteger intVal; private final int scale; private transient int precision; private transient String stringCache; }
主要的存儲方式是通過intVal和scale來表示,d=intVal×10−scale
所以當需要表示1.1的時候,只需要 intVal=11 然后 scale=1即可。這種情況下就不會丟失精度了。
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