浮点数

浮点数相关知识

• Java中浮点数的坑

  基本数据类型 浮点数存在误差 浮点数有一个需要特别注意的点就是浮点数是有误差的，比如以下这段代码你觉得输出的什么结果： public class Demo { public static void main(String[] args) { System.out.println(0.1+0.2 == 0.3);//输出false } } 这段代码输出值是false，之所以是这个结果那是因为浮点数是存在误差的，也就yi是说0.1在计算机中存储时不是精确的0.1，而有可能是0.1000000001，或者其他数，而0.2或0.3也是如此，所以0.1+0.2和0.3在计算机中是不相等的。 因为浮
• JavaScript 浮点数之迷：大数危机

  在 JavaScript 中浮点数运算时经常出现 0.1+0.2=0.30000000000000004 这样的问题，除了这个问题之外还有一个不容忽视的大数危机（大数处理丢失精度问题），也是近期遇到的一些问题，做下梳理同时理解下背后产生的原因和解决方案。 作者简介：五月君，Nodejs Developer，慕课网认证作者，热爱技术、喜欢分享的 90 后青年，欢迎关注 Nodejs技术栈 和 Github 开源项目 https://www.nodejs.red JavaScript 最大安全整数 在开始本节之前，希望你能事先了解一些 JavaScript 浮点数的
• 系统的讲解 - PHP 浮点数高精度运算

  概述 记录下，工作中遇到的坑 ... 关于 PHP 浮点数运算，特别是金融行业、电子商务订单管理、数据报表等相关业务，利用浮点数进行加减乘除时，稍不留神运算结果就会出现偏差，轻则损失几十万，重则会有信誉损失，甚至吃上官司，我们一定要引起高度重视！ 浮点数运算的“锅” //加 $a = 0.1; $b = 0.7; $c = intval(($a + $b) * 10); echo $c."<br>"; //输出：7 //减 $a = 100; $b = 99.98; $c = $a - $b; echo $c."<br>"; //输出：0.019999999999996 //
• python从菜鸟到小仙的成长之路-----整数、浮点数、布尔类型篇

  计算 2.5 + 10 / 4,使得计算出来的值为5.0 >>>print 2.5 + 10.0 / 4 Python的整数运算结果仍然是整数，浮点数运算结果仍然是浮点数.python整数除法，即使除不尽，结果仍然是整数，余数直接被扔掉.所以要计算出浮点数，只要把其中的一个数变成浮点数就能算出浮点数结果，如上例。 ‘’‘’‘.................................................................................’‘’ 与：只有两个布尔值都为 True 时，计算结果才为 True。 或：只要有一个布尔值为 True，计

浮点数相关课程

• 二进制与Java中的基本数据类型 我们都知道，计算机中都是使用2进制进行存储的。学习好二进制，对理解计算机如何处理数据以及Java中的数据类型在计算机中如何存储，都有实质性的帮助。本课程将从二进制的历史开始讲解位值制计数法、进制转换、小数的二进制化等二进制相关知识。并由此拓展介绍了Java中的整型、浮点型以及字符型。在这里还可以看到BigInteger、BigDecimal如何使用、ASCII与unicode关系等

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• Java高级面试突围课 一次搞定Java中高级面试的必考点 高频点 加薪点 本课采用大厂多轮面试形式贯穿主线，内容涵盖Java中高级面试的必考点、高频点、加薪点。同时融合讲师多年阿里字节考官经验，通过真实模拟不同面试场景，将面试每个环节和应对心得逐一讲解，助你突破自身瓶颈，超常发挥，顺利通过大厂面试。

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• 六大场景 梳理开发痛点 解锁前端进阶路 大前端时代！前端要求发生巨大变化。一名高阶前端工程师，除了前端编码，还需了解后台、数据库、自动化、工程化及跨端等。本课程聚焦六大真实场景，带你感受前端技术的深浅，疏理前端痛点，理清开发、学习、进阶思路，从真实业务出发，学习开发通用框架，突破职场瓶颈。

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浮点数相关教程

• 3. 浮点型 浮点类型就是数学中的小数，在 Java 中，浮点型又可分为单精度浮点型 (float) 和双精度浮点型 (double)。需要注意的是，float 类型的值必须要以大写字母 F 或小写字母 f 结尾，我们来看一个示例：float f1 = 1.2f;float f2 = 10.56F;double 类型的值可以以字母 D 或 d 结尾，但不做强制：// 声明三个double类型变量，其值都为123.3double d1 = 123.3;double d2 = 123.3D;double d3 = 123.3d;另外浮点类型也可以使用字母 E 或 e，后面跟上次方的数值，来表示数学中的科学计数法，我们来看一个示例：// 科学计数法表示的 123.4double d2 = 1.234e2;float f1 = 1.234e2f;// 科学计数法表示 200022.1double d3 = 2.000221e5
• 1.2 浮点数 浮点数的表示一般由整数部分，小数点，小数部分，和指数部分组成。指数部分的符号 e 可以大写为 E。一般会有一下几种形式。只有整数部分，小数点和小数部分。例如：3.1415926；包含整数部分，小数点，小数部分和指数部分。例如：1.312E-3；只有整数和指数部分。例如：31415926e-7L。
• 2.3 浮点数（<em>Float</em>） 不是所有的数字都可以使用比例的方式来表示，比如 π 。为了在 Ruby 中表示 无理数（Irrationals），我们使用了浮点数（Float）。下面举一个 π 的例子，我们使用 Math::PI 来获取π。实例：> Math::PI=> 3.141592653589793> Math::PI.classFloat我们在 Ruby 中所定义的带小数点的数字也都是浮点数。> 1.2.class=> Float> 0.00001.class=> FloatTips：浮点数在 Ruby 中是不精确的。实例：> 0.2 + 0.1 == 0.3=> false> 0.2 + 0.1=> 0.30000000000000004> (0.2 + 0.1 + 0.7) == 1.0=> true您会发现在浮点数的运算中，2.0 - 1.1和0.9并不相等，发生这种情况是因为1985年由IEEE定义的标准（以及 Ruby在其内部使用的标准）以有限的精度存储数字（这个可以不深究）。如果需要始终正确的十进制数，则需要使用小数（BigDecimal）。当 Float 的结果非常大超出了其精度范围，我们使用 Infinity。实例：> 500.0e1000 # 500.0的1000次方=> Infinity超出范围的计算也是同样的结果，比如除数为 0 的情况。实例：> 1 / 0.0=> Infinity> -1 / 0.0=> -InfinityTips：也可以直接使用Float::INFINITY来直接调用。为了显示非数字的结果，Ruby 引入了特殊值 NaN。实例：> 0 / 0.0=> NaN> Float::INFINITY / Float::INFINITY=> NaN> 0 * Float::INFINITY=> NaN
• 2.浮点类型 类型大小SIGNED(有符号)UNSIGNED(无符号)说明float4字节-3.402823466E+38 ~ -1.175494351E-38，0， 1.175494351E-38 ~ 3.402823466351E+380，1.175494351E-38 ~ 3.402 823 466 E+38单精度浮点型double8字节-1.7976931348623157E+308 ~ -2.2250738585072014E-308， 0， 2.2250738585072014E-308 ~ 1.7976931348623157E+3080， 2.2250738585072014E-308 ~ 1.797693134862315 7E+308双精度浮点型decimal每4个字节存储9个数字，小数点占1字节DECIMAL(M,D)，取决于M和D,M是整数部分，D是小数部分DECIMAL(M,D)，取决于M和D，M是整数部分,D是小数部分精确类型,常用来表示金额
• 2.2 浮点数类型 Kotlin 中提供了 Float 和 Double 两种类型来分别表示单精度和双精度的浮点数类型。类型大小(占用比特数)有效数字比特数指数比特数十进制位数Float322486-7Double64531115-16一起来看下几个例子:val pi = 3.1415926 //默是Double类型val doubleNumber = 1.23343434343 //默认是Double类型val floatNumber = 2.3423344378f//尾部加f或F显式表示这是一个Float类型的浮点数Kotlin 对于默认小数的推断是Double类型。如果需要显式将一个小数指定为Float类型需要在数值尾部加入f或F。由于Float类型十进制位数是6~7，所以上述例子中floatNumber实际值大小为2.3423344，后面就会出现进度丢失舍弃。在 Kotlin 中还有一点与 Java 不同的是，Kotlin 中数字不存在隐式的拓宽转换。比如一个函数参数为Double 的函数只能接收 Double 类型，不能接收 Float、Int 或者其他数字类型。
• 浮点数精度问题 有关浮点数的精度是一个老生常谈的问题了。面试题中这个知识点出现的频率非常高：0.1 + 0.2 === 0.3 // false其中可以参阅 数字 章节。这个问题很少会有面试官进一步的进行考察，如 “怎样让计算结果正确”，最常见的解决方案有两个：计算过程中将数字转成整数计算使用第三方库第一个方案很好理解，将 0.1 与 0.2 扩大 10 倍，相加后再相除就得到了正确的结果：((0.1 * 10) + (0.2 * 10)) / 10 === 0.3 // true如果存在两位小数，则同时放大 100倍，计算后再缩小 100倍 就可以了。第二个方案可以有很多选择，这里列出了几个常用的第三方库：bignumber.jsmath.jsbig.js

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