BigDecimal使用并提供精确工具集

先看下面一段代码,猜测一下执行结果,然后再运行之后看结果

        Double d1 = 0.13;
d1 = d1 * 100;
Double d2 = 0.14;
d2 = d2 * 100;
Double d3 = 0.15;
d3 = d3 * 100;

System.out.println("d1=" + d1);
System.out.println("d2=" + d2);
System.out.println("d3=" + d3);

运行结果是:

d1=13.0
d2=14.000000000000002
d3=15.0

看到结果后大家也能猜到和浮点型精度有关

我想要的效果是“14”,怎么做才能更精确呢---BigDecimal
临时解决办法是(暂时只想到这一种,还希望广大童鞋提供更好的解决方法)

Double d2=0.14;
d2.setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).multiply(BigDecimal.TEN).multiply(BigDecimal.TEN).setScale(0, BigDecimal.ROUND_HALF_UP)

至于为什么浮点数会出现这样的状况,这就需要看IEEE 754了。

为了提高效率,有高手提供了精确的工具类,现摘抄下来供大家使用(本人未曾验证过):

import java.math.BigDecimal;

/**
*
@author Jstar
*/
public class Arith {

// 默认除法运算精度
private static final int DEF_DIV_SCALE = 10;

// 这个类不能实例化
private Arith() {

}

/**
* 提供精确的加法运算
*
@param v1 被加数
*
@param v2 加数
*
@return 两个参数的和
*/
public static double add(double v1, double v2) {
BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
return b1.add(b2).doubleValue();
}

/**
* 提供精确的减法运算

*
@param v1 被减数
*
@param v2 减数
*
@return 两个参数的差
*/
public static double sub(double v1, double v2) {
BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
return b1.subtract(b2).doubleValue();
}

/**
* 提供精确的乘法运算
*
@param v1 被乘数
*
@param v2 乘数
*
@return 两个参数的积
*/
public static double mul(double v1, double v2) {
BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
return b1.multiply(b2).doubleValue();
}

/**
* 提供(相对)精确的除法运算,当发生除不尽的情况时,精确到 小数点以后10位,以后的数字四舍五入
*
@param v1 被除数
*
@param v2 除数
*
@return 两个参数的商
*/
public static double div(double v1, double v2) {
return div(v1, v2, DEF_DIV_SCALE);
}

/**
* 提供(相对)精确的除法运算。当发生除不尽的情况时,由scale参数指 定精度,以后的数字四舍五入。
*
@param v1 被除数
*
@param v2 除数
*
@param scale 表示表示需要精确到小数点以后几位。
*
@return 两个参数的商
*/
public static double div(double v1, double v2, int scale) {
if (scale < 0) {
throw new IllegalArgumentException(
"The scale must be a positive integer or zero");
}
BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
return b1.divide(b2, scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();
}

/**
* 提供精确的小数位四舍五入处理。
*
@param v 需要四舍五入的数字
*
@param scale 小数点后保留几位
*
@return 四舍五入后的结果
*/
public static double round(double v, int scale) {
if (scale < 0) {
throw new IllegalArgumentException(
"The scale must be a positive integer or zero");
}
BigDecimal b = new BigDecimal(Double.toString(v));
BigDecimal one = new BigDecimal("1");
return b.divide(one, scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();
}
}


为了更好的掌握精度方面的内容,大家可以看看这几篇文章

http://topic.csdn.net/u/20111021/23/03e2362d-f133-4074-b8a0-234a70db750c.html

http://zhaow-381002134.iteye.com/blog/420369

http://liuzidong.iteye.com/blog/1172248

posted on 2011-12-01 18:20  重阳真人  阅读(1568)  评论(0编辑  收藏  举报

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