BigDecimal原理

一、浮點(diǎn)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(jì)算機(jī)中存儲的格式為

一個浮點(diǎn)數(shù)的數(shù)值  d=±1.f×2^E−127

比如一個浮點(diǎn)數(shù)1.5，轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制就是1.1，套用上述的公式  f=1, fraction=127，轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制數(shù)為0 00111111111 1000000000000000000000000000000000000000000000000

通過代碼的方式來驗(yàn)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(jì)算結(jié)果相同?？吹竭@里，很容易就發(fā)現(xiàn)，浮點(diǎn)數(shù)是依賴2的負(fù)數(shù)次冪求和來表示十進(jìn)制數(shù)的，那么就必然存在著精度的問題，比如，十進(jìn)制中的0，通過上述公式計(jì)算是永遠(yuǎn)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(diǎn)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(diǎn)數(shù)來處理，但是當(dāng)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(diǎn)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(dāng)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。

到此這篇關(guān)于Java中的BigDecimal原理詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)BigDecimal原理內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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