具有长数据类型和浮点数据类型的Java算法

所以今天我注意到java中有一些意想不到的东西：

    long a = 1234567890000l;
    float b = 1.2f;
    long result_a = (long)(a - b * 1000);
    long result_b = a - ((long) (b * 1000));
    System.out.println("result_a: " + result_a);
    System.out.println("result_b: " + result_b);

你会期望结果_a和结果_b是相似的（不完全相同，因为b是浮动的，定义上不精确），对吗？正确的？？嗯，不

result_a: 1234567954432
result_b: 1234567888800

---

不知道为什么会有这么大的差别。有什么想法吗？

float

和

double

遇到了与二进制格式的有效位和系数的内部表示相关的问题

要解决此问题，您需要避免使用

float

和

double

进行精确（程序员选择的级别）计算。 您可以改用

BigDecimal

从

不可变、任意精度有符号十进制数

只显示双值和浮点的值，考虑下面的代码：

if (1.0 - 0.6 - 0.3 - 0.1 == 0.0) {
    // Will never enter here
}

---

测试结果为“假”，因为操作

1.0-0.6-0.3-0.1

不是零，而是由于舍入问题而接近零的值。

好吧，你说这是一个巨大的差异。。。但差异在第8位有效数字。你期望的

float

的精度有多高？为什么？（最接近123456789万的float是123456794432，首先……现在从这一点上减去1200，什么也没有发生，因为它太小了，相对而言，没有什么不同。）

float

保证了7位有效的精度。A

double

15。学会接受这个。请仔细研究@JonSkeet的第二条评论。@Bathsheba我会说，

float

+1的精度为6位数，我不会真正使用“遭受”和“问题”这两个词，由于浮点数非常聪明，OP观察到的这种行为是设计出来的。事实上，它也不像

BigDecimal

总是精确的，你不能在

BigDecimal

中精确地表示1/3，就像你不能在

double

中精确地表示1/10一样，但这是任意精确的。因此，这意味着开发人员选择的是精度级别。@Jon Skeet:我更新了响应以解释我对精度的定义。从根本上说，我认为尝试用几句话来解释这一点不太可能有多大帮助。如果您还不了解

BigDecimal

和

float

/

double

之间的区别，我认为这个答案不会帮助您实现这一点。我把这个问题作为另一个问题的副本来结束，这个问题有更深入的答案。