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。
摘要:先根据精度值,对number类型的数据从左边第一个非零数字开始数精度值个位数,之后的位数截断不要(要四舍五入吗),再根据小数位置值,对number类型的数据右边的低位进行四舍五入(如果小数位置值为负的,如何处理?)
在响应式项目中,百分比的数值的应用越来越多,比如栅格化布局、背景定位、内边距等。以往对于这种数值,我们大都是直接采用计算器计算出来的数值。但这种数值有时会很长,特别是除不尽的数值如23.33333333%。数据不美观不说,关键对于这种小数位的位数应该如何取舍,一直以来都没有理论依据。 为了解决这个问题,我们需要先了解浏览器是如何处理这些小数位的。对于小数位的处理,不同的浏览器有不同的处理方法,主要有三种:处理成整数、保留4位小数或保留15位小数。现代浏览器基本支持保留小数位的处理。由于显示器是由像素单元组成
本文介绍了浏览器渲染时,对于百分比宽度在渲染时出现的偏差,分析了出现偏差的原因,并提出了解决方案。在实际开发中,需要注意浏览器的四舍五入处理和浮点数精度问题,以保证布局的准确无误。
去互联网金融或电商行业的公司面试时,一般都会遇类似“ 0.1+0.2 等于 0.3吗?”这道题,对于非科班出身的前端人是一道送命题,有些知道 0.1+0.2 不等于 0.3,但是继续深问为什么,就无法很清晰地回答。
今天编码时,需要对数据进行保留两位小数处理,结果卡壳了,百度了一下解决掉后,结果返回到前端的值不是预想值,特此整理,以备后续遗忘。
在最近的项目开发中,有个业务需求是界面显示的数字需要保留两位小数,目前我想到的解决方法有两种: (1)在写SQL的时候,直接保留两位小数 (2)在java代码里面将查询出来的数进行格式化处理,保留两位小数 先说第一种方案:在SQL中的处理 我使用的oracle数据库,所以有3个函数可以选择,分别是: (1)ROUND(A/B,2) ROUND()函数是会将计算结果进行四舍五入的,如果所需要的值需要进行四舍五入,就可以选择这个函数,可以有一个参数,也可以有两个参数;如果有两个param,第一个是你的计算表达式,第二个是需要保留的小数位数。例子如下:
RoundingMode是一个枚举类,有以下几个值:UP,DOWN,CEILING,FLOOR,HALF_UP,HALF_DOWN,HALF_EVEN,UNNECESSARY
这是一个很老的问题,相信很多人在工作中都遇到过,之前看到X乎上看到的,分析的很通透,所以跟大家一起分享一下。
然而让人没想到的是,一个简单的四舍五入操作,在Python里居然这么难搞,网上还一堆错误的教程。
老妈:还吴京八经的,特么牛魔王去了都得耕地,唐三藏去了都得打出舍利,孙悟空去了都得演大马戏
“就本质来说,浮点算术是不精确的,而且程序员们很容易滥用它,从而使计算的结果几乎全部由噪声组成”
(new BigDecimal()).setScale()方法用于格式化小数点,有多种小数保留模式,如下:
Python decimal库是Python标准库中的一部分,用于处理数字货币和金融交易。它提供了一个完整的货币处理API,可以处理各种货币常见的业务,如货币兑换、汇率计算、支付处理等。
其实这个方法不推荐大家使用,查询资料发现里面的坑其实很多,python2和python3里面的坑还不太一样,在此简单描述一下python3对应的坑的情况。
Decimal.Context(prec=3,rounding=ROUND_HALF_UP).create_decimal(string类型)返回正常的四舍五入的答案
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 ---------------------------------------------------------------
在SQL中,数值类型的函数主要用于对数字数据进行操作和计算。这些函数提供了丰富的数学计算和统计分析功能,可用于查询和汇总数据。下面将介绍一些常用的数值类型的函数,以及它们的用法和示例。
本文实际涵盖了15个Excel常用函数,但是按照分类只分了十类。 很难说哪十个函数就绝对最常用,但这么多年来人们的经验总结,一些函数总是会重复出现的。 这些函数是最基本的,但应用面却非常广,学会这些基本函数可以让工作事半功倍。 SUM 加法是最基本的数学运算之一。函数SUM就是用来承担这个任务的。SUM的参数可以是单个数字、一组数字,因此SUM的加法运算功能十分强大。 统计一个单元格区域: =sum(A1:A12) 统计多个单元格区域: =sum(A1:A12,B1:B12) AVERAGE 虽然Avera
BigDecimal.setScale()方法用于格式化小数点 setScale(1)表示保留一位小数,默认用四舍五入方式 setScale(1,BigDecimal.ROUND_DOWN)直接删除多余的小数位,如2.35会变成2.3 setScale(1,BigDecimal.ROUND_UP)进位处理,2.35变成2.4 setScale(1,BigDecimal.ROUND_HALF_UP)四舍五入,2.35变成2.4
ROUND 将 numeric-expr 舍入或截断以缩放位置,从小数点开始计数。舍入时,数字 5 始终向上舍入。在 ROUND 循环或截断操作后删除尾随零。不返回前导零。
大家可以看到我们用到了sprintf函数对$n进行了格式化%.2f是目标格式,其中2表示两位f表示float(浮点型) 第3为小数6被四舍五入
s:小数位,scale,是小数点右边的位数,取值范围是-84~127,默认值取决于p,如果没有指定p,那么s是最大范围,如果指定了p,那么s=0。
p : 精度位precision,数据的有效位;取值范围38;默认38;*表示38
参考链接:https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/standard/base-types/standard-numeric-format-strings
https://baike.baidu.com/item/%E6%95%B0%E5%80%BC的方法。按进位的方法进行计数,称为进位计数制。在计算机中采用的是主要是二进制,此外还有八进制、十进制、十六进制的表示方法。在日常生活中,我们最常用的是十进位计数制,即按照逢十进一的原则进行计数的。
将其他类型的数据转化为字符串,或在字符串中引入一些变量,就要用到字符串格式化。如下采用 "+" 可以进行字符串拼接,但如果引用的变量数目比较多,就会非常复杂。
对于大数据问题,如果暴力求解必定超时,不妨先写出一些(不)符合的数,尝试寻找规律。
违反直觉的事实 计算机之所以叫"计算"机就是因为发明它主要是用来计算的,"计算"当然是它的特长,在大家的印象中,计算一定是非常准确的。但实际上,即使在一些非常基本的小数运算中,计算的结果也是不精确的。 比如: float f = 0.1f*0.1f; System.out.println(f); 这个结果看上去,不言而喻,应该是0.01,但实际上,屏幕输出却是0.010000001,后面多了个1。 看上去这么简单的运算,计算机怎么会出错了呢? 简要答案 实际上,不是运算本身会出错,而是计算机根本就不能
第一个参数是一个浮点数,第二个参数是保留的小数位数,可选,如果不写的话默认保留到整数。
Java在java.math包中提供的API类BigDecimal,用来对超过16位有效位的数进行精确的运算。双精度浮点型变量double可以处理16位有效数。在实际应用中,需要对更大或者更小的数进行运算和处理。float和double只能用来做科学计算或者是工程计算,在商业计算中要用java.math.BigDecimal。BigDecimal所创建的是对象,我们不能使用传统的+、-、*、/等算术运算符直接对其对象进行数学运算,而必须调用其相对应的方法。方法中的参数也必须是BigDecimal的对象。构造器是类的特殊方法,专门用来创建对象,特别是带有参数的对象。
1、首先说一下用法,BigDecimal中的divide主要就是用来做除法的运算。其中有这么一个方法.
oracle的number类型是oracle的内置类型之一,是oracle的最基础数值数据类型。在9iR2及其以前的版本中只支持一种适合存储数值数据的固有数据类型,在10g以后,才出现了两种新的数值类型,即推出本地浮点数据类型(Native Floating-Point Data Types): BINARY_FLOAT(单精度32位)和BINARY_DOUBLE(双精度64位). 这些新数据类型都是基于IEEE二进制浮点运算标准,ANSI/IEEE Std 754-1985 [IEEE 754],使用这些类型时要加上文字f(BINARY_FLOAT)或者d(BINARY_DOUBLE),比如2.07f、3.000094d。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说只取小数点后两位函数公式_js四舍五入保留两位小数,希望能够帮助大家进步!!!
inf matlab中 inf无穷大量+∞,-inf为无穷小量-∞,在Matlab程序执行时,即使遇到了以0为除数的运算,也不会终止程序的运行,而只给出一个“除0”警告,并将结果赋成inf,继续执行 1/inf=0 ---- isempty 决定一个数组是否为空 描述 如果A是一个空数组,则TF = isempty(A)返回逻辑1 (true),否则返回逻辑0 (false)。空数组至少有一个尺寸为零的维度。 ---- round 四舍五入到接近小数点或整数 描述 Y = round(X) 将X的每个元素
导读:为什么我们只看得到两位小数的余额呢,多出的小数位不也是钱吗,被省略吗?怎么省略的呢?
在项目中经常会用到小数的一些计算,而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。所以有时候必须要采用BigDecimal。
最近的一些文章都可能会很碎,写到哪里是哪里,过一阵子会具体的整理一遍,这里其它的类型题先往后排一排,因为蓝桥最后考的也就是对题目逻辑的理解能力,也就是dp分析能力了,所以就主要目标定在这里,最近的题目会很散,很多,基本上都是网罗全网的一些dp练习题进行二次训练,准备比赛的学生底子薄的先不建议看啊,当然,脑子快的例外,可以直接跳过之前的一切直接来看即可,只需要你在高中的时候数学成绩还可以那就没啥问题,其实,dp就是规律总结,我们只需要推导出对应题目的数学规律就可以直接操作,可能是一维数组,也可能是二维数组,总体来看二维数组的较多,但是如果能降为的话建议降为,因为如果降为起来你看看时间复杂度就知道咋回事了,那么在这里祝大家能无序的各种看明白,争取能帮助到大家。
解题思路:不指定输出数据的长度,由系统根据数据的实际情况决定数据所占的列数。系统处理的方法一般是:实数中的整数部分全部输出,小数部分输出6位。
数学操作类 Math类 数学计算操作类 类属性值 Math.E ^ Math.PI 圆周率 类方法 Math类中,一切方法都是 static 型,因为Math类中没有普通属性。 round() 方法 四舍五入,返回最接近int值的参数 public static int round(float a) abs() 方法 返回绝对值 public static double abs(double a) max() 方法 返回int值中较大的那个值 public static int max(int
虽然是个小小的区别!但是在Python里面是重要的。你需要将None和不含任何值的空数据结构区分开。
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。
select round(111112.23248987,6) from dual;
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trunc (x, y),y 为返回的小数位数,如果不传y,则默认为0,返回整数。
很多时候 我们需要对数字进行四舍五入计算 我们就以π为例吧 (我不会告诉你Excel里面有个函数专门的函数PI的) 📷 ROUND(数字,四舍五入的位数) 我们可以四舍五入到2位小数 📷 或者-1位小数 📷 其实就是在十位对个位四舍五入 因为3小于5所以≈0 但是有些时候我们要的不仅仅是四舍五入 我们有可能向上取整 (这时候用Roundup) 或者向下取整 (这时候用Rounddown) 向上up 向下down 很好记吧 ROUNDUP(数字,四舍五入的位数) 向上取整,就是不管大小全部取最接近的大于
python的数值类型包括常规的类型:整数(没有小数部分的数字)、浮点数(通俗地说,就是有小数部分的数字)以及其它数值类型(复数、分数、有理数、无理数、集合、进制数等)。除了十进制整数,还有二进制数、八进制数、十六进制数。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 一、我们首先从经典的“四舍五入”算法讲起 1、四舍五入的情况 ?12 var num =2.446242342; num = num.toFixed(2)
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