Question

执行以下代码：

new BigDecimal(0.06 * 3).toString()

返回0.179999999999999993338661852249060757458209991455078125而不是0.18。

执行

new BigDecimal(0.06).multiply(new BigDecimal(3)).toString()

返回相同的结果。

这怎么可能？

Answer 1

您没有使用BigDecimal将两个数字相乘。您使用double算术将它们相乘，并将结果传递给BigDecimal构造函数。

你想：

new BigDecimal("0.06").multiply(new BigDecimal("3")).toString()

请注意，你做想要字符串中的值 - 否则你使用0.06的double值，这不是0.06 ...你之前丢失了信息你先来。（你真的不需要3的字符串形式，但为了保持一致性，我已经这样做了。）

例如：

System.out.println(new BigDecimal(0.06));

打印

0.059999999999999997779553950749686919152736663818359375

Answer 2

正如Jon Skeet在上面写的那样，你得到0.179999999999999993338661852249060757458209991455078125而不是0.18的原因是因为0.06 * 3被计算为IEEE 754 double，然后是double } value转换为BigDecimal。

即使0.06在源代码中看起来很简单，但数字0.06并不能完全代表IEEE 754 double，因此0.06实际代表的是近似值< / em> 0.06等于0.05999999999999997779553950749686919152736663818359375。十进制表示法中的数字0.06不能完全表示，因为数字等于二进制表示法中的0b0.0 00011110101110000101 （其中粗体表示重复数字序列）。计算机必须截断这个无限的二进制数字序列，导致0.0599999 ...近似。

正如我在my answer to Question regarding IEEE 754, 64 bits double?中详述的那样，您可以使用ARIBAS'decode_float()函数来确定浮点数的尾数和指数：

==> set_floatprec(double_float). -: 64 ==> set_printbase(2). -: 0y10 ==> decode_float(0.06). -: (0y11110101_11000010_10001111_01011100_00101000_11110101_11000010_10001111, -0y1000100) ==> set_printbase(10). -: 10 ==> -0y1000100. -: -68 ==> set_floatprec(128). -: 128 ==> 1/2**4 + 1/2**5 + 1/2**6 + 1/2**7 + 1/2**9 + 1/2**11 + 1/2**12 + 1/2**13 + 1/2**18 + 1/2**20. -: 0.11999_98855_59082_03125_00000_00000_00000_00

（**是ARIBAS中的取幂）。

我们有0.06 =Σ_{i =0..∞} ^{0.11999988555908203125} / _{2 ^{1 + 20×i}}

您可以在计算机代数系统（例如Maxima：
）中评估此系列
(%i1) sum ( 0.11999988555908203125 / 2 ^ (1 + 20 * i), i, 0, inf ), simpsum; (%o1) 0.06

http://maxima-online.org/?inc=r760264757

Answer 3

与BigDecimal#valueOf合作更好：

BigDecimal.valueOf(0.06).multiply(BigDecimal.valueOf(3))

打印正确的结果0.18

使用BigDecimal将两个数相乘会返回错误的值

3 个答案: