java中的除法

我在Java中有一个简单的划分：

float f = 19.7f/100;
System.out.println(f); // 0.19700001

double d = 19.7/100;
System.out.println(d); // 0.19699999999999998

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为什么会发生这种情况？

神秘派发布的链接是必须阅读的，但有点厚。尝试一个更友好的版本

tl；dr是浮点运算总是要舍入的，而double由于精度更高，舍入方式与float不同。这有点像55四舍五入到最接近的10将是60，但四舍五入到最接近的100将是100

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在这种情况下，无论是浮点数还是双精度数，都不能精确地表示十进制数0.197（或19.7），因此每个数字都可以表示最接近该值的数字。double可以更接近，因为它更精确。

这是有史以来最常被问到的问题之一，所以我在这里讲几点

计算机只能表示有限数量的数字，因此在存储数字并随后对其进行除法时，必须进行舍入。这种舍入自然会产生误差，但是如果你只想要，比如说，3位数的精度，那么它们在你的情况下就不重要了

舍入的行为有点不可预测，因为计算机以二进制存储数字。因此，19.7是一个终止的十进制数，而相同的数字是二进制的重复十进制数——10011.101100110011。。。因此，您可以看到，在任意点舍入将产生从终止的十进制表达式无法预测的行为

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不是因为除法，问题是1.7f！=1.7由于精度损失。我们可以看看我们的值的位表示

    float f = 19.7f; 
    double d = 19.7;
    System.out.println(Double.doubleToLongBits(f)); 
    System.out.println(Double.doubleToLongBits(d));

输出

4626238274938077184
4626238274723328819

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Java使用IEEE754浮点数来处理其浮点和双精度。本标准设计用于ise基数2，该基数不能准确表示基数10。看这里

下面的示例并不完全是标准，只是为了让您了解为什么基数2浮点不适用于其他基数

base2 = base10 0001 = 0001 -> from 0*8 + 0*4 + 0*2 + 1*1 0010 = 0002 -> from 0*8 + 0*4 + 1*2 + 0*1 0011 = 0003 -> from 0*8 + 0*4 + 1*2 + 1*1 0100 = 0004 -> from 0*8 + 1*4 + 0*2 + 0*1 0101 = 0005 -> from 0*8 + 1*4 + 0*2 + 1*1 8 = 2^3, 4 = 2^2, 2=2^1 and 1 = 2^0 Then base2 = base10 .0000 = .0000 -> from 0*1 + 0.5*0 + 0.25*0 + 0.125*0 + 0.0625*0 .0001 = .0625 -> from 0*1 + 0.5*0 + 0.25*0 + 0.125*0 + 0.0625*0 .0010 = .1250 -> from 0*1 + 0.5*0 + 0.25*0 + 0.125*0 + 0.0625*0 .0011 = .1875 -> from 0*1 + 0.5*0 + 0.25*0 + 0.125*0 + 0.0625*0 .0100 = .2500 -> from 0*1 + 0.5*0 + 0.25*0 + 0.125*0 + 0.0625*0 .0101 = .3125 -> from 0*1 + 0.5*0 + 0.25*0 + 0.125*0 + 0.0625*0 .0110 = .3750 -> from 0*1 + 0.5*0 + 0.25*0 + 0.125*0 + 0.0625*0 .0111 = .4375 -> from 0*1 + 0.5*0 + 0.25*0 + 0.125*0 + 0.0625*0 .1000 = .5000 -> from 0*1 + 0.5*0 + 0.25*0 + 0.125*0 + 0.0625*0 .1001 = .5625 -> from 0*1 + 0.5*0 + 0.25*0 + 0.125*0 + 0.0625*0 .1010 = .6250 -> from 0*1 + 0.5*0 + 0.25*0 + 0.125*0 + 0.0625*0 .1011 = .6875 -> from 0*1 + 0.5*0 + 0.25*0 + 0.125*0 + 0.0625*0 .1100 = .7500 -> from 0*1 + 0.5*0 + 0.25*0 + 0.125*0 + 0.0625*0 .1101 = .8125 -> from 0*1 + 0.5*0 + 0.25*0 + 0.125*0 + 0.0625*0 .1110 = .8700 -> from 0*1 + 0.5*0 + 0.25*0 + 0.125*0 + 0.0625*0 .1111 = .9325 -> from 0*1 + 0.5*0 + 0.25*0 + 0.125*0 + 0.0625*0 1 = 2^0, 0.5 = 2^-1, 0.25=2^-2 and 0.125 = 2^-3 base2=base10 0001=0001->从0*8+0*4+0*2+1*1 0010=0002->从0*8+0*4+1*2+0*1 0011=0003->从0*8+0*4+1*2+1*1 0100=0004->从0*8+1*4+0*2+0*1 0101=0005->从0*8+1*4+0*2+1*1 8=2^3，4=2^2，2=2^1和1=2^0 然后 base2=base10 .0000=.0000->从0*1+0.5*0+0.25*0+0.125*0+0.0625*0 .0001=.0625->从0*1+0.5*0+0.25*0+0.125*0+0.0625*0 .0010=.1250->从0*1+0.5*0+0.25*0+0.125*0+0.0625*0 .0011=.1875->从0*1+0.5*0+0.25*0+0.125*0+0.0625*0 .0100=.2500->从0*1+0.5*0+0.25*0+0.125*0+0.0625*0 .0101=.3125->从0*1+0.5*0+0.25*0+0.125*0+0.0625*0 .0110=.3750->从0*1+0.5*0+0.25*0+0.125*0+0.0625*0 .0111=.4375->从0*1+0.5*0+0.25*0+0.125*0+0.0625*0 .1000=.5000->从0*1+0.5*0+0.25*0+0.125*0+0.0625*0 .1001=.5625->从0*1+0.5*0+0.25*0+0.125*0+0.0625*0 .1010=.6250->从0*1+0.5*0+0.25*0+0.125*0+0.0625*0 .1011=.6875->从0*1+0.5*0+0.25*0+0.125*0+0.0625*0 .1100=.7500->从0*1+0.5*0+0.25*0+0.125*0+0.0625*0 .1101=.8125->从0*1+0.5*0+0.25*0+0.125*0+0.0625*0 .1110=.8700->从0*1+0.5*0+0.25*0+0.125*0+0.0625*0 .1111=.9325->从0*1+0.5*0+0.25*0+0.125*0+0.0625*0 1=2^0，0.5=2^-1，0.25=2^-2和0.125=2^-3 如你所见。4位浮点只能表示0到0.9325之间的基数10，间距为0.0625。这也意味着它不能做0.1，0.2，0.3

由于实际的标准使用了更多的位以及数字移位技术。它实际上可以表示比本例多得多的数字，但限制仍然相同。所以当你除以某个值，结果不会落在其中一个上。。。JVM将把它移动到最近的位置

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希望能解释一下。

0.19700001

是最接近的单精度浮点近似值0.197到十进制的转换。另一方面，

0.19699999999998

是最接近的双精度浮点近似值0.197到十进制的转换。Java完全按照您的要求使用而不是使用

f

后缀。有关更多示例，请参见（在C中，但问题是相同的）。