如何保證浮點數計算精度
在銀行和商城等專案中，對于價格或金額的計算必須要保證計算的準確，但是如果直接使用float、double等進行計算，會導致精度的損失，
如下例所示：
float f1 = 2.34f;
float f2 = 1.50f;
System.out.println(f1 * f2); //結果為：3.5099998 誤差-0.0000002
float f3 = 2.88f;
float f4 = 0.9f;
System.out.println(f3 / f4); //結果為：3.2000003 誤差+0.0000003
System.out.println(f3 - f4); //結果為：1.9800001 誤差+0.0000001
System.out.println(f3 + f4); //結果為：3.7800002 誤差+0.0000002
很明顯，float型別資料乘法確實會導致精度例外，所以在高精度要求的業務中，無論加減乘除，應該盡量避免或者不使用float型別進行計算，特別是和錢相關的，
那么使用double呢？
上代碼：
double d1 = 2.34f;
double d2 = 1.50f;
System.out.println(d1 * d2); //結果為：3.5099998712539673，實際應為：5.51 誤差-0.000001
double d3 = 2.88f;
double d4 = 0.9f;
// 3.5099998712539673
System.out.println(d3 / d4); //結果為：3.2000002119276316，實際應為：3.2 誤差+0.0000002119276316
System.out.println(d3 - d4); //結果為：1.9800001382827759 誤差+0.0000001382827759
System.out.println(d3 + d4); //結果為：3.78000009059906 誤差+0.00000009059906
可以看到，更高精度的double和float一樣，也會存在精度丟失的問題，
那么在java語言中最適合高精度計算的型別是什么呢？經過筆者開發中所接觸到的，java.math包下的BigDecimal是首選，可以處理任意精度的加減乘除四則運算，
BigDecimal
java中提供了大數字（超過16位有效位）的操作類，即：
java.math.BigInteger：針對大整數的處理類，
java.math.BigDecimal：針對大小數的操作類，
BigDecimal類創建的是物件，所以不能使用傳統的+、-、*、/等運算子進行數學運算，而必須呼叫對應的方法，方法的引數也必須是BigDecimal型別，
構造BigDecimal物件常用方法：
-
BigDecimal BigDecimal(double d); //不允許使用因為它不能精確得到回應的值，值會變大
-
BigDecimal BigDecimal(String s); //常用,推薦使用，因為s的是完全可預知的，寫入new BigDecimal("1.23")將創建一個正好等于1.23的BigDecimal物件，因此建議優先使用
-
static BigDecimal valueOf(double d); //常用,推薦使用，
此方法的內部實作是將double型別轉換為String型別，因此這也是double或者float型別轉BigDecimal的優先選擇方法之一，
原始碼如下：
public static BigDecimal valueOf(double val) {
// Reminder: a zero double returns '0.0', so we cannot fastpath
// to use the constant ZERO. This might be important enough to
// justify a factory approach, a cache, or a few private
// constants, later.
return new BigDecimal(Double.toString(val));
}
float轉BigDecimal運算
float f1 = 4.5f;
float f2 = 2.3f;
BigDecimal decimal1 = new BigDecimal(f1);
BigDecimal decimal2 = new BigDecimal(f2);
System.out.println(decimal1.add(decimal2));
System.out.println(decimal1.subtract(decimal2));
System.out.println(decimal1.multiply(decimal2));
System.out.println(decimal1.divide(decimal2,BigDecimal.ROUND_CEILING));
6.8
2.2
10.35
1.956521739130435
double轉BigDecimal運算
float f1 = 4.5f;
float f2 = 2.3f;
BigDecimal d1 = new BigDecimal(f1 + "");
BigDecimal d2 = new BigDecimal(f2 + "");
System.out.println(d1.add(d2));
System.out.println(d1.subtract(d2));
System.out.println(d1.multiply(d2));
System.out.println(d1.divide(d2,BigDecimal.ROUND_CEILING));
6.79999999999999982236431605997495353221893310546875
2.20000000000000017763568394002504646778106689453125
10.349999999999999200639422269887290894985198974609375
2.0
由上結果可以看出，float和double雖然經過BigDecimal封裝，但是運算結果同樣存在誤差
float和double轉String后再轉BigDecimal運算
float f1 = 4.5f;
float f2 = 2.3f;
BigDecimal d1 = new BigDecimal(String.valueOf(f1));
BigDecimal d2 = new BigDecimal(f2 + "");
System.out.println(d1.add(d2));
System.out.println(d1.subtract(d2));
System.out.println(d1.multiply(d2));
System.out.println(d1.divide(d2,BigDecimal.ROUND_CEILING));
結果：
6.8
2.2
10.35
2.0
由此可見，BigDecimal能更好的保證加減乘除運算結果的準確性，
可能會遇到的例外
java.lang.ArithmeticException
當使用除法時，可能會遇到java.lang.ArithmeticException例外，原因是BigDecimal是不可變的任意精度的有符號的十進制數，所以可以做精確運算，但在除法中，準確的商可能是一個無限長的十進制數，例如：
float f3 = 1f;
float f4 = 3f;
BigDecimal d3 = new BigDecimal(String.valueOf(f3));
BigDecimal d4 = new BigDecimal(String.valueOf(f4));
System.out.println(d3.divide(d4));
如果沒有指定舍入模式，并且計算結果無法表示為準確的結果，就會拋出此例外，這個時候只需要指定舍入模式就好，如下：
System.out.println(d3.divide(d4,BigDecimal.ROUND_CEILING));
BigDecimal.ROUND_CEILING
上文中，使用了一個常量，用來表示對結果向正無窮方向進行舍入，
與此類似的常量還有如下：
ROUND_DOWN：向零方向舍入ROUND_FLOOR：向負無窮方向舍入ROUND_HALF_DOWN：向（距離）最近的一邊舍入，除非兩邊（的距離）是相等，如果是這樣，向下舍入, 例如1.55 保留一位小數結果為1.5ROUND_HALF_EVEN：向（距離）最近的一邊舍入，除非兩邊（的距離）是相等，如果是這樣，如果保留位數是奇數，使用ROUND_HALF_UP ，如果是偶數，使用ROUND_HALF_DOWNROUND_HALF_UP：向（距離）最近的一邊舍入，除非兩邊（的距離）是相等，如果是這樣，向上舍入, 2.55保留一位小數結果為2.6ROUND_UNNECESSARY：計算結果是精確的，不需要舍入模式ROUND_UP：向遠離0的方向舍入
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標籤：Java