关于java:BigDecimal详解和精度问题

BigDecimal 是大厂 Java 面试常问的一个知识点。

《阿里巴巴 Java 开发手册》中提到：“为了防止精度失落，能够应用 BigDecimal 来进行浮点数的运算”。

浮点数的运算居然还会有精度失落的危险吗？的确会！

示例代码：

float a = 2.0f - 1.9f;
float b = 1.8f - 1.7f;
System.out.println(a);// 0.100000024
System.out.println(b);// 0.099999905
System.out.println(a == b);// false

为什么浮点数 float 或 double 运算的时候会有精度失落的危险呢？

这个和计算机保留浮点数的机制有很大关系。咱们晓得计算机是二进制的，而且计算机在示意一个数字时，宽度是无限的，有限循环的小数存储在计算机时，只能被截断，所以就会导致小数精度产生损失的状况。这也就是解释了为什么浮点数没有方法用二进制准确示意。

就比如说十进制下的 0.2 就没方法准确转换成二进制小数：

// 0.2 转换为二进制数的过程为，一直乘以 2，直到不存在小数为止，// 在这个计算过程中，失去的整数局部从上到下排列就是二进制的后果。0.2 * 2 = 0.4 -> 0
0.4 * 2 = 0.8 -> 0
0.8 * 2 = 1.6 -> 1
0.6 * 2 = 1.2 -> 1
0.2 * 2 = 0.4 -> 0（产生循环）...

对于浮点数的更多内容，倡议看一下计算机系统根底（四）浮点数这篇文章。

BigDecimal 介绍

BigDecimal 能够实现对浮点数的运算，不会造成精度失落。

通常状况下，大部分须要浮点数准确运算后果的业务场景（比方波及到钱的场景）都是通过 BigDecimal 来做的。

《阿里巴巴 Java 开发手册》中提到：浮点数之间的等值判断，根本数据类型不能用 == 来比拟，包装数据类型不能用 equals 来判断。

具体起因咱们在下面曾经具体介绍了，这里就不多提了。

想要解决浮点数运算精度失落这个问题，能够间接应用 BigDecimal 来定义浮点数的值，而后再进行浮点数的运算操作即可。

BigDecimal a = new BigDecimal("1.0");
BigDecimal b = new BigDecimal("0.9");
BigDecimal c = new BigDecimal("0.8");

BigDecimal x = a.subtract(b);
BigDecimal y = b.subtract(c);

System.out.println(x.compareTo(y));// 0

BigDecimal 常见办法

创立

咱们在应用 BigDecimal 时，为了避免精度失落，举荐应用它的 BigDecimal(String val) 构造方法或者 BigDecimal.valueOf(double val) 静态方法来创建对象。

《阿里巴巴 Java 开发手册》对这部分内容也有提到，如下图所示。

加减乘除

add 办法用于将两个 BigDecimal 对象相加，subtract 办法用于将两个 BigDecimal 对象相减。multiply 办法用于将两个 BigDecimal 对象相乘，divide 办法用于将两个 BigDecimal 对象相除。

BigDecimal a = new BigDecimal("1.0");
BigDecimal b = new BigDecimal("0.9");
System.out.println(a.add(b));// 1.9
System.out.println(a.subtract(b));// 0.1
System.out.println(a.multiply(b));// 0.90
System.out.println(a.divide(b));// 无奈除尽，抛出 ArithmeticException 异样
System.out.println(a.divide(b, 2, RoundingMode.HALF_UP));// 1.11

这里须要留神的是，在咱们应用 divide 办法的时候尽量应用 3 个参数版本，并且RoundingMode 不要抉择 UNNECESSARY，否则很可能会遇到 ArithmeticException（无奈除尽呈现有限循环小数的时候），其中 scale 示意要保留几位小数，roundingMode 代表保留规定。

public BigDecimal divide(BigDecimal divisor, int scale, RoundingMode roundingMode) {return divide(divisor, scale, roundingMode.oldMode);
}

保留规定十分多，这里列举几种:

public enum RoundingMode {
   // 2.5 -> 3 , 1.6 -> 2
   // -1.6 -> -2 , -2.5 -> -3
             UP(BigDecimal.ROUND_UP),
   // 2.5 -> 2 , 1.6 -> 1
   // -1.6 -> -1 , -2.5 -> -2
             DOWN(BigDecimal.ROUND_DOWN),
             // 2.5 -> 3 , 1.6 -> 2
   // -1.6 -> -1 , -2.5 -> -2
             CEILING(BigDecimal.ROUND_CEILING),
             // 2.5 -> 2 , 1.6 -> 1
   // -1.6 -> -2 , -2.5 -> -3
             FLOOR(BigDecimal.ROUND_FLOOR),
       // 2.5 -> 3 , 1.6 -> 2
   // -1.6 -> -2 , -2.5 -> -3
             HALF_UP(BigDecimal.ROUND_HALF_UP),
   //......
}

大小比拟

a.compareTo(b) : 返回 -1 示意 a 小于 b，0 示意 a 等于 b，1 示意 a 大于 b。

BigDecimal a = new BigDecimal("1.0");
BigDecimal b = new BigDecimal("0.9");
System.out.println(a.compareTo(b));// 1

保留几位小数

通过 setScale办法设置保留几位小数以及保留规定。保留规定有挺多种，不须要记，IDEA 会提醒。

BigDecimal m = new BigDecimal("1.255433");
BigDecimal n = m.setScale(3,RoundingMode.HALF_DOWN);
System.out.println(n);// 1.255

BigDecimal 等值比拟问题

《阿里巴巴 Java 开发手册》中提到：

BigDecimal 应用 equals() 办法进行等值比拟呈现问题的代码示例：

BigDecimal a = new BigDecimal("1");
BigDecimal b = new BigDecimal("1.0");
System.out.println(a.equals(b));//false

这是因为 equals() 办法不仅仅会比拟值的大小（value）还会比拟精度（scale），而 compareTo() 办法比拟的时候会疏忽精度。

1.0 的 scale 是 1，1 的 scale 是 0，因而 a.equals(b) 的后果是 false。

compareTo() 办法能够比拟两个 BigDecimal 的值，如果相等就返回 0，如果第 1 个数比第 2 个数大则返回 1，反之返回 -1。

BigDecimal a = new BigDecimal("1");
BigDecimal b = new BigDecimal("1.0");
System.out.println(a.compareTo(b));//0

总结

浮点数没有方法用二进制准确示意，因而存在精度失落的危险。

不过，Java 提供了BigDecimal 来操作浮点数。BigDecimal 的实现利用到了 BigInteger（用来操作大整数）, 所不同的是 BigDecimal 退出了小数位的概念。