4-浮点数运算

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了4-浮点数运算相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

浮点数运算
浮点数运算和整数运算相比,只能进行加减乘除这些数值计算,不能做位运算和移位运算。
Java的浮点数完全遵循IEEE-754标准,这也是绝大多数计算机平台都支持的浮点数标准表示方法。
浮点数表示的范围大,但是,浮点数常常无法精确表示,会在运算过程中产生误差。
double x = 1.0 / 10;// 0.1
double y = 1 - 9.0 / 10;// 0.09999999999999998

因此,比较两个浮点数是否相等常常会出现错误的结果。
正确的比较方法是判断两个浮点数之差的绝对值是否小于一个很小的数:
// 比较x和y是否相等,先计算其差的绝对值:
double r = Math.abs(x - y);
// 再判断绝对值是否足够小:
if (r < 0.00001) 
    // 可以认为相等
 else 
    // 不相等

如果参与运算的两个数其中一个是整型,那么整型可以自动提升到浮点型,但是在一个复杂的四则运算中,两个整数的运算不会出现自动提升类型的情况:
double d = 1.2 + 24 / 5; // 5.2
//编译器计算24 / 5这个子表达式时,按两个整数进行运算,结果仍为整数4。


溢出
整数运算在除数为0时会报错,而浮点数运算在除数为0时,不会报错,但会返回几个特殊值:
NaN        表示Not a Number
Infinity    表示无穷大
-Infinity    表示负无穷大
double d1 = 0.0 / 0; // NaN
double d2 = 1.0 / 0; // Infinity
double d3 = -1.0 / 0; // -Infinity

这三种特殊值在实际运算中很少碰到,只需要了解。

强制转型
可以将浮点数强制转型为整数。在转型时,浮点数的小数部分会被丢掉。如果转型后超过了整型能表示的最大范围,将返回整型的最大值。例如:
int n1 = (int) 12.3; // 12
int n2 = (int) 12.7; // 12
int n2 = (int) -12.7; // -12
int n3 = (int) (12.7 + 0.5); // 13
int n4 = (int) 1.2e20; // 2147483647

如果要进行四舍五入,可以对浮点数加上0.5再强制转型:
        double d = 2.6;
        int n = (int) (d + 0.5);// 3

 

以上是关于4-浮点数运算的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

计算机组成原理——浮点数加减运算&强制类型转换

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Python 模拟32bit 浮点数运算

整数和浮点数及运算函数

Python中整数运算除法,输出带浮点数

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