之前陆陆续续写了很多架构、设计、思想、组织方向的文字,突然感觉到有些厌烦。因为笔者不断看到有些程序员“高谈阔论、指点江山”之余,各种定律、原则、思想似乎都能信手拈来侃侃而谈,辩论的场合就更喜欢扯这些大旗来佐证自己的"金身"。殊不知,这些人的底座脆弱到不堪一击,那些“拿来”的东西都是空中楼阁罢了。优秀程序员区别于其他的一项重要指标,就是基础知识的底蕴足够强大。靠看靠学靠实战靠日积月累,绝无捷径。
BigDecimal 是 Java 中的一个精确数字类,用于表示高精度的浮点数或整数,通常用于处理需要避免舍入误差的数值计算。它提供了高精度的算术运算,可用于处理非常大或非常小的数值,以及需要精确度的金融计算或科学计算。
c++中的类型检查发生在编译阶段,因此编译器必须知道程序中每一个变量所对应的类型。
一直从事金融相关项目,所以对BigDecimal再熟悉不过了,也曾看到很多同学因为不知道、不了解或使用不当导致资损事件发生。
因为不论是float 还是double都是浮点数,而计算机是二进制的,浮点数会失去一定的精确度。
JDK8提供了非常多的便捷用法和语法糖,其编码效率几乎接近于C#开发,maven则是java目前为止最赞的jar包管理和build工具,这两部分内容都不算多,就合并到一起了。 愿编写java代码的过
对于超过16位的大型数字,需要用到Java在java.math包中提供的API类BigDecimal,而且也不是传统的+-*/,而是调用对应的方法。
今天群里一个初级开发者问为什么测试人员测出来他写的价格计算模块有计算偏差的问题,他检查了半天也没找出问题。这里小胖哥要提醒你,商业计算请务必使用`BigDecimal`,浮点做商业运算是不精确的。因为计算机无法使用二进制小数来精确描述我们程序中的十进制小数。《Effective Java》在第48条也推荐“使用BigDecimal来做精确运算”。今天我们就来总结归纳其相关的知识点。
当前JDK中用来表达货币的类为java.util.Currency,这个类仅仅能够表示按照[ISO-4217]描述的货币类型。它没有与之关联的数值,也不能描述规范外的一些货币。对于货币的计算、货币兑换、货币的格式化没有提供相关的支持,甚至连能够代表货币金额的标准类型也没有提供相关说明。JSR-354定义了一套标准的API用来解决相关的这些问题。
显然计算机中不可能保存这个无限循环的小数,那么这个 0.3333333......
四舍五入 double f = 111231.5585; BigDecimal b = new BigDecimal(f); double f1 = b.setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue(); 保留两位小数 ---------------------------------------------------------------
以前,看到很多文章写到,可以通过简单的“将精度设为所显示精度”设置选项,实现类似金额等的所谓“正确”计算,避免出现因多位小数求和后再四舍五入出现总和的偏差问题……
不知道读者有没有注意到,生活中的价格可能是不连续的,而处理的算法并不全是四舍五入,某些情况下大家会倾向于向下取整。例如到菜场买蔬菜水果时,摊主经常会主动给抹零。有时候买个西瓜碰到15块6毛8毛的尾数,不那么爽气的摊主,则会说,给15块5毛吧。
首先,学习一个东西,我们都必须要带着问题去学,这边我分为 【为什么?】【是什么?】【怎么用?】
原因在于我们的计算机是二进制的。浮点数没有办法是用二进制进行精确表示。我们的CPU表示浮点数由两个部分组成:指数和尾数,这样的表示方法一般都会失去一定的精确度,有些浮点数运算也会产生一定的误差。如:2.4的二进制表示并非就是精确的2.4。反而最为接近的二进制表示是 2.3999999999999999。浮点数的值实际上是由一个特定的数学公式计算得到的。
假设银行提供了一些 API 接口,对参数的序列化有点特殊,不使用 JSON,而是需要我们把参数依次拼在一起构成一个大字符串
作者:Leilei Chen 来源:https://llchen60.com/ 1 案例场景 假设银行提供了一些 API 接口,对参数的序列化有点特殊,不使用 JSON,而是需要我们把参数依次拼在一起构成一个大字符串: 1)按照银行提供的API文档顺序,将所有的参数构成定长的数据,并且拼接在一起作为一整个字符串 2)因为每一种参数都有固定长度,未达到长度需要进行填充处理
通过np.bitwise_and()函数对输入数组中的整数的二进制表示的相应位执行位与运算。
您是否曾经想过Netflix是如何向您推荐您感兴趣的电影?或者亚马逊如何向您推荐难以抵制购买的产品? 显然,这些网站已经弄清了您喜欢看或买的东西。他们在后台运行一段代码,该代码可以在线收集有关用户行
解决方案:第90 个百分位是90%的数据点较小的值。 第 90 个百分位是统计分布的度量,与中位数不同。中位数是中间值。中位数是 50% 的值较大和 50% 较小的值。第 90 个百分位告诉您 90% 的数据点较小而 10% 较大的值。 统计上,要计算第 90 个百分位值: 1. 按事务实例的值对事务实例进行排序。 2. 删除前 10% 的实例。 3. 剩下的最高值是第 90 个百分位数。 示例: 有十个事务“t1”实例,其值为 1、3、2、4、5、20、7、8、9、6(以秒为单位)。 1. 按值排序——1,2,3,4,5,6,7,8,9,20。 2. 删除前 10%——删除值“20”。 3. 剩下的最高值是第 90 个百分位数——9 是第 90 个百分位数。 PS :这里有点类似某些比赛的评分规则中,去掉了最高分; 第 90 个百分位值回答了以下问题:“我的交易中有多少百分比的响应时间小于或等于第 90 个百分位值?” 鉴于上述信息,以下是 LoadRunner 如何计算第 90 个百分位数。 在分析 6.5 中: 事务的值在列表中排序。 90% 取自值的有序列表。取值的地方是 将数字舍入到小值:0.9 *(值的数量 - 1)+ 1 在 Analysis 7 及更高 版本中:每个值都计入一个值范围内。例如,5 可以在 4.95 到 5.05 的范围内计数,7.2 可以在 7.15 到 7.25 的范围内计数。90% 取自其中和之前的交易数量 >= ( 0.9 * 值数量) 的值范围。 方法的这种差异可能导致不同的 90% 值。同样,这两种方法都会导致第 90 个百分位定义的正确值。但是,计算这些数字的算法在 LoadRunner 7 及更高版本中发生了变化。因此 ,系统有性能平均响应时间是绝对的。表示因为平均事务响应时间必须满足性能需求,可见的性能需求已经满足了用户的要求。
【玩转 GPU】AI绘画、AI文本、AI翻译、GPU点亮AI想象空间-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
float和double类型的主要设计目标是为了科学计算和工程计算。他们执行二进制浮点运算,这是为了在广域数值范围上提供较为精确的快速近似计算而精心设计的。然而,它们没有提供完全精确的结果,所以不应该被用于要求精确结果的场合。但是,商业计算往往要求结果精确,这时候BigDecimal就派上大用场啦。
(四舍五入:小数点后面的第一位小于等于4,直接舍弃,大于4向前进一位再舍弃。比如:3.4四舍五入后 为3;3.5四舍五入后为4) 当涉及在Java中实现四舍五入操作时,三元运算符是一种有效且简洁的方法。本文将介绍如何使用Java的三元运算符来实现四舍五入,以下是相关内容的整理:
前阵子做题遇到了大数的精确计算,再次认识了bigdecimal 关于Bigdecimal意外的有许多小知识点和坑,这里特此整理一下为方便以后学习,希望能帮助到其他的萌新
在设定方面,最小订购量(MOQ)可以位于物料主数据中,也可以在采购信息记录中。在物料主数据中,是设置于MRP1的最小批量(Minimum Lot Size)舍入值,信息记录中的是在采购组织数据中的最小数量(Minimum Qty).最小包装量(MPQ)在物料主数据的舍入值或舍入参数文件(rounding value、rounding profile,后者优先级高)及信息记录中的舍入参数文件(Rounding Profile)。 物料主数据中的最小批量、舍入值,在MRP运行时都会起作用。如果同时在物料主数据中
在设定方面,最小订购量(MOQ)可以位于物料主数据中,也可以在采购信息记录中。在物料主数据中,是设置于MRP1的最小批量(Minimum Lot Size)舍入值,信息记录中的是在采购组织数据中的最小数量(Minimum Qty).最小包装量(MPQ)在物料主数据的舍入值或舍入参数文件(rounding value、rounding profile,后者优先级高)及信息记录中的舍入参数文件(Rounding Profile)。 物料主数据中的最小批量、舍入值,在MRP运行时都会起作用。如果同时在物料
今天碰到一个问题,金额计算用double类型会丢失经度,就改用了BigDecimal类型,这个类型之前用的比较少,没怎么接触。就到网上看了一下相关教程,写个总结记一下。
上一章我们简单介绍了IEEE浮点标准,本次我们主要讲解一下浮点运算舍入的问题,以及简单的介绍浮点数的运算。
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Double 转 BigDecima l并保留两位小数出现异常: java.lang.ArithmeticException: Rounding necessary 。
因为浮点数加法首先需要将指数较小的数的指数调整到指数较大的数,然后再将尾数相加。因此这里当把 的指数调整到 的指数大小时,由于尾数精度只有 位,因此尾数精度不够导致 最后丢失。
点击下方公众号关注并分享,获取MongoDB最新资讯! 名词解释 Glossary bucket:带有相同的元数据且在一段有限制的间 隔区间内的测量值组。 bucket collection :用于存储时序型集合的底层的分组桶的系统集合。复制、分片和索引都是在桶级别上完成的。 measurement:带有特定时间序列的K-V集合。 meta-data:时序序列里很少随时间变化的K-V对,同时可以用于识别整个时序序列。 time-series:一段间隔内的一系列测量值。 time-series coll
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距离《重磅:Spring Boot 2.0 正式发布!》已经过去大半年了,而 Spring Boot 2.1.0 在 10 月底就发布了,我们来看下 Spring Boot 2.1.0 都更新了什么,每一个 Java 技术人都值得关注。
正确的字符串格式规则。 常用来判断用户输入的内容是否符合格式的要求,注意是严格区分大小写的。
本章带来的是BigDecimal类的源码解读。BigDecimal类是 Java 在 java.math 包中提供的API类,用来对超过16位有效位的数进行精确的运算。除了复杂度设计和拓展性,里面的数学计算思维也很值得我们学习。对于用惯了float/double的同学,得好好仔细看看了。
RoundingMode是一个枚举类,有以下几个值:UP,DOWN,CEILING,FLOOR,HALF_UP,HALF_DOWN,HALF_EVEN,UNNECESSARY
今天我一个同事跟我吐槽,说他朋友因为程序问题,被公司辞退了,而且还没有任何补偿。我一听马上问,是删库跑路了嘛,这么严重。他说比这个还严重,说因为BigDecimal小数点四舍五入出现问题,导致订单金额偏低,公司损失了十几万美金,而且因为发现的晚,订单都已经发货了,钱要不回来了,造成很大的影响。虽然他朋友是公司老员工,但是发生这么大的事情,也只能引咎辞职了,而且因为个人问题导致公司权益受损,公司有权辞退,并且不进行任何赔偿。
BigDecimal 阿粉相信大家对这个肯定不陌生,只要你公司的业务中涉及到一些比较精确的数字的时候,都会使用 BigDecimal,而不会去使用 Float 和 double,并且在数据库做设计的时候,如果是小数类型,也是会让你使用 BigDecimal 而不是 float 和 double。为什么呢?阿粉来解释一下。
NumPy 包含大量的各种数学运算的函数,包括三角函数,算术运算的函数,复数处理函数等。
java能处理大数的类有两个高精度大整数BigInteger 和高精度浮点数BigDecimal,这两个类位于java.math包内,要使用它们必须在类前面引用该包:import java.math.BigInteger;和import java.math.BigDecimal;或者import java.math.*;
四舍五入是我们小学的数学问题,这个问题对于我们程序猿来说就类似于1到10的加减乘除那么简单了。在讲解之间我们先看如下一个经典的案例:
一个描述数字音视频传输和播放流程的简单步骤:录制 -> 编码 -> 网络传输 -> 解码 -> 播放
假设银行提供了一些 API 接口,对参数的序列化有点特殊,不使用 JSON,而是需要我们把参数依次拼在一起构成一个大字符串:
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向上舍入,将数值向上舍入为最接近的整数;如3.4舍入为4.0,3.6也舍入为4.0
本应该之前整理好的,又拖到现在,不管怎么样继续坚持看下去,从二章开始就越来越不好理解了
在JavaScript中,有很多种操作符,算术操作符、赋值操作符、比较操作符以及逻辑操作符
java.math.BigDecimal.setScale(int newScale, int roundingMode)返回一个BigDecimal,其精度为指定值,其非精度值乘以或除以此BigDecimal的非精度值除以10,以保持其整体值。
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