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给周杰伦做网站50个市场营销经典案例

news 2025/7/21 1:43:07

给周杰伦做网站,50个市场营销经典案例,网站制作网站建设杭州,做博客用什么系统做网站好看下面这段代码，将 d1 和 d2 两个浮点数进行比较，输出的结果会是什么？ double d1 .1 * 3; double d2 .3; System.out.println(d1 d2);按照正常逻辑来看，d1 经过计算之后的结果应该是 0.3，最后打印的结果应该是 tru…

看下面这段代码，将 d1 和 d2 两个浮点数进行比较，输出的结果会是什么？

double d1 = .1 * 3;
double d2 = .3;
System.out.println(d1 == d2);

按照正常逻辑来看，d1 经过计算之后的结果应该是 0.3，最后打印的结果应该是 true，对吧？但是运行一下就会发现结果并不是 true 而是 false。

输出一下 d1，发现得到的答案不是想象中的 0.3 而是 0.30000000000000004，所以和 d2 进行比较结果自然是 false。

如何正确地比较浮点数（单精度的 float 和双精度的 double），不单单是 Java 特定的问题，在计算机的内存中，存储浮点数时使用的是 IEEE 754 标准，就会有精度的问题。

存储和转换的过程中浮点数容易引起一些较小的舍入误差，正是这个原因，导致在比较浮点数的时候，不能使用“==”操作符——要求严格意义上的完全相等。

那么如何正确的比较浮点数呢？这里有两种方案。

方案1：比较绝对值误差

第一种方案是允许两个值之间存在一点误差（指定一个阈值），使用 Math.abs() 方法来计算两个浮点数之间差异的绝对值，如果这个差异在阈值范围之内，我们就认为两个浮点数是相等的。

final double THRESHOLD = .0001;double d1 = .1 * 3;
double d2 = .3;if (Math.abs(d1 - d2) < THRESHOLD) {System.out.println("d1 和 d2 相等");
} else {System.out.println("d1 和 d2 不相等");
}

Math.abs() 方法用来返回 double 的绝对值，如果 double 小于 0，则返回 double 的正值，否则返回 double。也就是说，abs() 后的结果绝对大于 0，如果结果小于阈值（THRESHOLD），我们就认为 d1 和 d2 相等。

方案2：BigDecimal

第二种方案是使用 BigDecimal 类，可以指定要舍入的模式和精度，这样就可以解决舍入的误差。

以使用 BigDecimal 类的 compareTo() 方法对两个数进行比较，该方法将会忽略小数点后的位数，怎么理解这句话呢？比如说 2.0 和 2.00 的位数不同，但它俩的值是相等的。

a.compareTo(b) 如果 a 和 b 相等，则返回 0，否则返回 -1。

tips: 不要使用 equals() 方法对两个 BigDecimal 对象进行比较，这是因为 equals() 方法会考虑位数，如果位数不同，则会返回 false，尽管数学值是相等的。

BigDecimal a = new BigDecimal("2.00");
BigDecimal b = new BigDecimal("2.0");System.out.println(a.equals(b));
System.out.println(a.compareTo(b) == 0);

上面的代码中 a.equals(b) 的结果就为 false，因为 2.00 和 2.0 小数点后的位数不同，但 a.compareTo(b) == 0 的结果就为 true，因为 2.00 和 2.0 在数学层面的值的确是相等的。

compareTo() 方法比较的过程非常严谨，源码如下：

private int compareMagnitude(BigDecimal val) {// Match scales, avoid unnecessary inflationlong ys = val.intCompact;long xs = this.intCompact;if (xs == 0)return (ys == 0) ? 0 : -1;if (ys == 0)return 1;long sdiff = (long) this.scale - val.scale;if (sdiff != 0) {// Avoid matching scales if the (adjusted) exponents differlong xae = (long) this.precision() - this.scale; // [-1]long yae = (long) val.precision() - val.scale; // [-1]if (xae < yae)return -1;if (xae > yae)return 1;if (sdiff < 0) {// The cases sdiff <= Integer.MIN_VALUE intentionally fall through.if (sdiff > Integer.MIN_VALUE &&(xs == INFLATED ||(xs = longMultiplyPowerTen(xs, (int) - sdiff)) == INFLATED) &&ys == INFLATED) {BigInteger rb = bigMultiplyPowerTen((int) - sdiff);return rb.compareMagnitude(val.intVal);}} else { // sdiff > 0// The cases sdiff > Integer.MAX_VALUE intentionally fall through.if (sdiff <= Integer.MAX_VALUE &&(ys == INFLATED ||(ys = longMultiplyPowerTen(ys, (int) sdiff)) == INFLATED) &&xs == INFLATED) {BigInteger rb = val.bigMultiplyPowerTen((int) sdiff);return this.intVal.compareMagnitude(rb);}}}if (xs != INFLATED)return (ys != INFLATED) ? longCompareMagnitude(xs, ys) : -1;else if (ys != INFLATED)return 1;elsereturn this.intVal.compareMagnitude(val.intVal);
}

接下来，用 BigDecimal 来解决开头的问题。

BigDecimal d1 = new BigDecimal("0.1");
BigDecimal three = new BigDecimal("3");
BigDecimal d2 = new BigDecimal("0.3");d1 = d1.multiply(three);System.out.println("d1 = " + d1);
System.out.println("d2 = " + d2);
System.out.println(d1.compareTo(d2));