由于对float或double 的使用不当,可能会出现精度丢失的问题。问题大概情况可以通过如下代码理解:
public class Num { public static void main(String[] args) { float f = 20014999; double d = f; double d2 = 20014999; System.out.println("f=" + f); System.out.println("d=" + d); System.out.println("d2=" + d2); } }
//结果 f=2.0015E7 d=2.0015E7 d2=2.0014999E7
从输出结果可以看出double 可以正确的表示20014999 ,而float 没有办法表示20014999 ,得到的只是一个近似值。这样的结果很让人讶异。20014999 这么小的数字在float下没办法表示。
那么 20014999 为什么用 float 没有办法正确表示?
结合float和double的表示方法,通过分析 20014999 的二进制表示就可以知道答案了。
以下程序可以得出 20014999 在 double 和 float 下的二进制表示方式。
public class FloatDouble { public static void main(String[] args) { double d = 8; long l = Double.doubleToLongBits(d); System.out.println(Long.toBinaryString(l)); float f = 8; int i = Float.floatToIntBits(f); System.out.println(Integer.toBinaryString(i)); } }
输出结果如下:
Double:100000000100000000000000000000000000000000000000000000000000000
Float:1000001000000000000000000000000
对于输出结果分析如下。对于都不 double 的二进制左边补上符号位 0 刚好可以得到 64 位的二进制数。根据double的表 示法,分为符号数、幂指数和尾数三个部分如下:
0 10000010111 0011000101100111100101110000000000000000000000000000
对于 float 左边补上符 号位 0 刚好可以得到 32 位的二进制数。 根据float的表示法, 也分为 符号数、幂指数和尾数三个部分如下 :
0 10010111 00110001011001111001100
绿色部分是符号位,红色部分是幂指数,蓝色部分是尾数。
对比可以得出:符号位都是 0 ,幂指数为移码表示,两者刚好也相等。唯一不同的是尾数。
在 double 的尾数 为: 001100010110011110010111 0000000000000000000000000000 ,省略后面的零,至少需要24位才能正确表示 。
而在 float 下面尾数 为: 00110001011001111001100 ,共 23 位。
为什么会这样?原因很明显,因为 float尾数 最多只能表示 23 位,所以 24 位的 001100010110011110010111 在 float 下面经过四舍五入变成了 23 位的 00110001011001111001100 。所以 20014999 在 float 下面变成了 20015000 。
也就是说 20014999 虽然是在float的表示范围之内,但 在 IEEE 754 的 float 表示法精度长度没有办法表示出 20014999 ,而只能通过四舍五入得到一个近似值。
总结:
浮点运算很少是精确的,只要是超过精度能表示的范围就会产生误差。往往产生误差不是 因为数的大小,而是因为数的精度。因此,产生的结果接近但不等于想要的结果。尤其在使用 float 和 double 作精确运 算的时候要特别小心。
可以考虑采用一些替代方案来实现。如通过 String 结合 BigDecimal 或 者通过使用 long 类型来转换。
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主要介绍了JAVA中float与double的区别,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
下面小编就为大家带来一篇解决java数值范围以及float与double精度丢失的问题。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
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