Java浮點數(shù)計算為何不精確：0.1的陷阱和解決方法？

Java浮點數(shù)計算精度陷阱：看似簡單的0.1，為何并非完全精確？

在Java程序中，我們經(jīng)常使用double或Float進行浮點數(shù)計算。然而，看似簡單的運算，卻可能隱藏著精度丟失的風(fēng)險。例如：

double f = 0.1d; System.out.println(f); System.out.println(0.3d - 0.2d);

這段代碼看似簡單，但輸出結(jié)果并非完全精確的0.1。這是因為計算機使用二進制存儲數(shù)值，許多十進制小數(shù)（例如0.1）在二進制表示下是無限循環(huán)的。由于存儲空間有限，計算機只能存儲其近似值。因此，f的值實際上是一個與0.1非常接近，但并不完全相等的二進制數(shù)。同樣的，0.3和0.2的二進制表示也是近似值，它們的差值自然也只是一個近似值。

這種精度損失在浮點數(shù)運算中普遍存在，尤其在多次運算或比較操作中，誤差會累積，導(dǎo)致最終結(jié)果與預(yù)期值出現(xiàn)偏差。

立即學(xué)習(xí)“Java免費學(xué)習(xí)筆記（深入）”；

如果您需要精確的浮點數(shù)計算，例如在金融應(yīng)用中，建議使用BigDecimal類。BigDecimal可以精確表示十進制數(shù)，有效避免精度丟失問題。

以上就是Java浮點數(shù)計算為何不精確：0.1的陷阱和