如何解决Java舍入双重问题

似乎减法正在引发某种问题，结果是错误的。

double tempCommission = targetPremium.doubleValue()*rate.doubleValue()/100d; 

78.75 = 787.5 * 10.0 / 100d

 double netToCompany = targetPremium.doubleValue() - tempCommission; 

708.75 = 787.5-78.75

 double dCommission = request.getPremium().doubleValue() - netToCompany; 

877.8499999999999 = 1586.6 – 708.75

由此产生的预期值将是877.85。

应该做些什么来确保正确的计算？

Answer 1

为了控制浮点运算的精度，你应该使用java.math.BigDecimal 。 阅读John Zukowski对BigDecimal的需求以获取更多信息。

给你的例子，最后一行将如下使用BigDecimal。

 import java.math.BigDecimal; BigDecimal premium = BigDecimal.valueOf(1586.6d); BigDecimal netToCompany = BigDecimal.valueOf(708.75d); BigDecimal commission = premium.subtract(netToCompany); System.out.println(commission + " = " + premium + " - " + netToCompany); 

这导致以下输出。

 877.85 = 1586.6 - 708.75 

Answer 2

正如前面的答案所述，这是做浮点运算的结果。

正如之前的海报提示的那样，在进行数字计算时，使用java.math.BigDecimal 。

但是，使用BigDecimal有一个问题。 当您从double值转换为BigDecimal ，您可以选择使用新的BigDecimal(double)构造函数或BigDecimal.valueOf(double)静态工厂方法。 使用静态工厂方法。

double构造函数将double的整个精度转换为BigDecimal而静态工厂将其转换为String ，然后将其转换为BigDecimal 。

当你遇到那些细微的舍入错误时，这变得相关。 一个数字可能显示为.585，但在内部它的值是'0.58499999999999996447286321199499070644378662109375'。 如果你使用BigDecimal构造函数，你会得到不等于0.585的数字，而静态方法会给你一个等于0.585的值。

双倍值= 0.585;
 System.out.println（new BigDecimal（value））;
的System.out.println（BigDecimal.valueOf（值））;

在我的系统给出

 0.58499999999999996447286321199499070644378662109375
 0.585

Answer 3

另一个例子：

 double d = 0; for (int i = 1; i <= 10; i++) { d += 0.1; } System.out.println(d); // prints 0.9999999999999999 not 1.0 

改用BigDecimal。

编辑：

此外，只是要指出这不是一个“Java”四舍五入问题。 其他语言表现出类似的（虽然不一定一致）的行为。 Java至少保证了这方面的一致行为。

Answer 4

我会修改上面的例子，如下所示：

 import java.math.BigDecimal; BigDecimal premium = new BigDecimal("1586.6"); BigDecimal netToCompany = new BigDecimal("708.75"); BigDecimal commission = premium.subtract(netToCompany); System.out.println(commission + " = " + premium + " - " + netToCompany); 

这样你可以避免使用字符串开始的陷阱。 另一种选择：

 import java.math.BigDecimal; BigDecimal premium = BigDecimal.valueOf(158660, 2); BigDecimal netToCompany = BigDecimal.valueOf(70875, 2); BigDecimal commission = premium.subtract(netToCompany); System.out.println(commission + " = " + premium + " - " + netToCompany); 

我认为这些选择比使用双打更好。 在webapps中，数字始终是字符串。

Answer 5

任何时候你做双打计算，都可能发生。 这段代码会给你877.85：

double answer = Math.round（dCommission * 100000）/ 100000.0;

Answer 6

保存美分的数量而不是美元，只要输出格式为美元即可。 这样你就可以使用一个不受精度问题影响的整数。

Answer 7

看到对这个问题的回应。 基本上你所看到的是使用浮点运算的自然结果。

你可以选择一些任意的精度（你的输入的有效数字？），并将结果舍入到它，如果你觉得这样做很舒服。

Answer 8

这是一个有趣的问题。

Timons答复背后的想法是指定一个代表法定双精度的最小精度的epsilon。 如果你在你的应用程序中知道你永远不需要低于0.00000001的精度，那么他所建议的就足以得到一个非常接近事实的更精确的结果。 在他们知道最高精度的应用中是有用的（例如用于货币精度的财务等）

然而，试图把它舍弃的根本问题是，当你除以一个因素来重新调整它，你实际上引入了另一个精度问题的可能性。 对双打的任何操纵都会引起频率不一的不精确问题。 特别是如果你试图在非常有意义的数字上进行舍入（所以你的操作数<0），例如，如果你用Timons码运行以下代码：

 System.out.println(round((1515476.0) * 0.00001) / 0.00001); 

将导致1499999.9999999998这里的目标是在500000单位（即我们想要150万）

事实上，要完全确定你已经消除了不准确的唯一方法就是通过一个BigDecimal来缩小比例。 例如

 System.out.println(BigDecimal.valueOf(1515476.0).setScale(-5, RoundingMode.HALF_UP).doubleValue()); 

使用epsilon策略和BigDecimal策略的组合可以很好地控制您的精度。 作为epsilon的想法让你非常接近，然后BigDecimal将消除之后重新缩放造成的任何不精确性。 尽管使用BigDecimal会降低应用程序的预期性能。

我已经指出，使用BigDecimal重新调整它的最后一步并不总是需要一些用例，当你可以确定没有输入值时，最终的分割可以重新引入一个错误。 目前我不知道该如何正确判断，所以如果有人知道我会很高兴听到这个消息。

Answer 9

更好的是使用JScience作为BigDecimal是相当有限的（例如，没有sqrt函数）

 double dCommission = 1586.6 - 708.75; System.out.println(dCommission); > 877.8499999999999 Real dCommissionR = Real.valueOf(1586.6 - 708.75); System.out.println(dCommissionR); > 877.850000000000 

Answer 10

到目前为止，在Java中这是最优雅和最有效的方法：

 double newNum = Math.floor(num * 100 + 0.5) / 100; 

Answer 11

 double rounded = Math.rint(toround * 100) / 100; 

Answer 12

虽然你不应该使用双打进行精确的计算，但是如果你总结了结果，下面的技巧帮助了我。

 public static int round(Double i) { return (int) Math.round(i + ((i > 0.0) ? 0.00000001 : -0.00000001)); } 

例：

  Double foo = 0.0; for (int i = 1; i <= 150; i++) { foo += 0.00010; } System.out.println(foo); System.out.println(Math.round(foo * 100.0) / 100.0); System.out.println(round(foo*100.0) / 100.0); 

打印：

 0.014999999999999965 0.01 0.02 

更多信息： http ： //en.wikipedia.org/wiki/Double_precision

Answer 13

这很简单。

使用％.2f运算符输出。 问题解决了！

例如：

 int a = 877.8499999999999; System.out.printf("Formatted Output is: %.2f", a); 

上面的代码导致打印输出：877.85

％.2f运算符定义只能使用两个小数位。