我去,脸皮厚啊,你竟然使用==比较浮点数?

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本文 GitHub github.com/itwanger 已收录,里面还有技术大佬整理的面试题,以及二哥的系列文章。

老读者都知道了,我在九朝古都洛阳的一家小作坊式的公司工作,身兼数职,谈业务、敲代码的同时带两个新人,其中一个就是大家熟知的小王,经常犯错,被我写到文章里。

不过,小王的心态一直很不错,他不觉得被我批评有什么丢人的,反而每次读完我的文章后觉得自己又升级了。因此,我觉得小王大有前途,再这么干个一两年,老板要是觉得我的性价比低了,没准就把我辞退留下小王了。一想到这,我竟然枯燥一笑了。

那天,我闲来无聊,就准备偷偷 review 一下小王的代码,看能不能鸡蛋里挑点骨头,没想到,还真的被我挑到了。

double d1 = .0;
for (int i = 1; i <= 11; i++) {
    d1 += .1;
}

double d2 = .1 * 11;

System.out.println(d1 == d2);

小王这段代码蛮炫技的,其实,尤其是 .0.1 的写法,我平常都老实巴交的写成 0.00.1,从来没想着要把小数点前面的 0 省略。

按照正常的逻辑来看,d1 在经过 11 次循环加 .1 后的结果应该是 1.1,d2 通过 .1 乘以 11 后的结果也应该是 1.1,最后打印出来的结果应该是 true,对吧?小王应该也是这么期待的,我觉得。

但我当时硬是没忍住我的暴脾气,破口大骂:“我擦,小王,你竟然敢用 == 比较浮点数,这不是找刺激吗?”

如果有读者也觉得输出结果是 true 的话,可以把上面这段代码在本地运行一下,输出的结果一定会出乎你的意料。

false

对,false,我没骗你。如何正确地比较浮点数(单精度的 float 和双精度的 double),不单单是 Java 特定的问题,很多编程语言的初学者也会遇到同样的问题。在计算机的内存中,存储浮点数时使用的是 IEEE 754 标准,就会有精度的问题,至于实际上的存储转换过程,这篇文章不做过多的探讨。

(主要是我太菜了,探讨的过程很枯燥,一点都不有趣,严谨地理论推导就交给那些真正的技术大佬们吧,我就不献丑了。)

同学们只需要知道,存储和转换的过程中浮点数容易引起一些较小的舍入误差,正是这个原因,导致在比较浮点数的时候,不能使用“==”操作符——要求严格意义上的完全相等。

再来看一下小王的代码,我们把 d1 和 d2 打印出来,看看它们的值到底是什么。

d1:1.0999999999999999
d2:1.1

怪不得“==”的时候输出 false,原来 d1 的值有一些误差,并不是我们预期的 1.1。既然“==”不能用来比较浮点数,那么小王就得挨骂,这逻辑讲得通吧?

那这个问题该怎么解决呢?

对于浮点数的存储和转化问题,我表示无能为力,这是实在话,计算机的底层问题,驾驭不了。但是,可以通过一些折中的办法,比如说允许两个值之间有点误差(指定一个阈值),小到 0.000000…..1,具体多少个 0 懒得数了,反正特别小,那么我们就认为两个浮点数是相等的。

第一种方案就是使用 Math.abs() 方法来计算两个浮点数之间的差异,如果这个差异在阈值范围之内,我们就认为两个浮点数是相等。

final double THRESHOLD = .0001;

double d1 = .0;
for (int i = 1; i <= 11; i++) {
    d1 += .1;
}

double d2 = .1 * 11;

if(Math.abs(d1-d2) < THRESHOLD) {
    System.out.println("d1 和 d2 相等");
else {
    System.out.println("d1 和 d2 不等");
}

Math.abs() 方法用来返回 double 的绝对值,如果 double 小于 0,则返回 double 的正值,否则返回 double。也就是说,abs() 后的结果绝对大于 0,如果结果小于阈值(THRESHOLD),我们就认为 d1 和 d2 相等。

第二种解决方案就是使用 BigDecimal 类,可以指定要舍入的模式和精度,这样就可以解决舍入的误差。

可以使用 BigDecimal 类的 compareTo() 方法对两个数进行比较,该方法将会忽略小数点后的位数,怎么理解这句话呢?比如说 2.0 和 2.00 的位数不同,但它俩的值是相等的。

如果 a 小于 b,则该方法返回 -1,如果相等,则返回 0,否则返回 -1。

注意,千万不要使用 equals() 方法对两个 BigDecimal 对象进行比较,这是因为 equals() 方法会考虑位数,如果位数不同,则会返回 false,尽管数学值是相等的。

BigDecimal a = new BigDecimal("2.00");
BigDecimal b = new BigDecimal("2.0");

System.out.println(a.equals(b));
System.out.println(a.compareTo(b) == 0);

a.equals(b) 的结果就为 false,因为 2.00 和 2.0 小数点后的位数不同,但 a.compareTo(b) == 0 的结果就为 true,因为 2.00 和 2.0 在数学层面的值的确是相等的。

compareTo() 方法比较的过程非常严谨,感兴趣的同学可以查看一下源码,其中位数不同的时候,会执行以下方法进行比较。

private int compareMagnitude(BigDecimal val) {
    // Match scales, avoid unnecessary inflation
    long ys = val.intCompact;
    long xs = this.intCompact;
    if (xs == 0)
        return (ys == 0) ? 0 : -1;
    if (ys == 0)
        return 1;

    long sdiff = (long)this.scale - val.scale;
    if (sdiff != 0) {
        // Avoid matching scales if the (adjusted) exponents differ
        long xae = (long)this.precision() - this.scale;   // [-1]
        long yae = (long)val.precision() - val.scale;     // [-1]
        if (xae < yae)
            return -1;
        if (xae > yae)
            return 1;
        if (sdiff < 0) {
            // The cases sdiff <= Integer.MIN_VALUE intentionally fall through.
            if ( sdiff > Integer.MIN_VALUE &&
                    (xs == INFLATED ||
                            (xs = longMultiplyPowerTen(xs, (int)-sdiff)) == INFLATED) &&
                    ys == INFLATED) {
                BigInteger rb = bigMultiplyPowerTen((int)-sdiff);
                return rb.compareMagnitude(val.intVal);
            }
        } else { // sdiff > 0
            // The cases sdiff > Integer.MAX_VALUE intentionally fall through.
            if ( sdiff <= Integer.MAX_VALUE &&
                    (ys == INFLATED ||
                            (ys = longMultiplyPowerTen(ys, (int)sdiff)) == INFLATED) &&
                    xs == INFLATED) {
                BigInteger rb = val.bigMultiplyPowerTen((int)sdiff);
                return this.intVal.compareMagnitude(rb);
            }
        }
    }
    if (xs != INFLATED)
        return (ys != INFLATED) ? longCompareMagnitude(xs, ys) : -1;
    else if (ys != INFLATED)
        return 1;
    else
        return this.intVal.compareMagnitude(val.intVal);
}

好了,现在让我们使用 BigDecimal 来解决精度问题吧。

BigDecimal d1 = new BigDecimal("0.0");
BigDecimal pointOne = new BigDecimal("0.1");
for (int i = 1; i <= 11; i++) {
    d1 = d1.add(pointOne);
}

BigDecimal d2 = new BigDecimal("0.1");
BigDecimal eleven = new BigDecimal("11");
d2 = d2.multiply(eleven);

System.out.println("d1 = " + d1);
System.out.println("d2 = " + d2);

System.out.println(d1.compareTo(d2));

程序输出的结果如下:

d1 = 1.1
d2 = 1.1
0

d1 和 d2 都为 1.1,所以 compareTo() 的结果就为 0,表示两个值是相等的。

总结一下,在遇到浮点数的时候,千万不要使用“==”操作符来进行比较,因为有精度问题。要么使用阈值来忽略舍入的问题,要么使用 BigDecimal 来替代 double 或者 float。

等会我就把这篇文章发给小王看看,同学们顺手点个赞👍,让小王不再感到那么孤单寂寞和冷。


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很多读者都同情我说,“二哥,你像母猪似的日更原创累不累?”我只能说写作不易,且行且珍惜啊,关键是我真的喜欢写作。最后,欢迎微信搜索「沉默王二」第一时间阅读,回复「简历」更有阿里大佬的简历模板,本文 GitHub github.com/itwanger 已收录,欢迎 star。

posted @ 2020-07-16 09:52  沉默王二  阅读(1253)  评论(5编辑  收藏  举报