如何克服Java中的不准确性
当我执行以下程序时，我开始了解准确性问题 ：
public static void main(String args[]) { double table[][] = new double[5][4]; int i, j; for(i = 0, j = 0; i <= 90; i+= 15) { if(i == 15 || i == 75) continue; table[j][0] = i; double theta = StrictMath.toRadians((double)i); table[j][1] = StrictMath.sin(theta); table[j][2] = StrictMath.cos(theta); table[j++][3] = StrictMath.tan(theta); } System.out.println("angle#sin#cos#tan"); for(i = 0; i < table.length; i++){ for(j = 0; j < table[i].length; j++) System.out.print(table[i][j] + "\t"); System.out.println(); } } 输出是：
angle#sin#cos#tan 0.0 0.0 1.0 0.0 30.0 0.49999999999999994 0.8660254037844387 0.5773502691896257 45.0 0.7071067811865475 0.7071067811865476 0.9999999999999999 60.0 0.8660254037844386 0.5000000000000001 1.7320508075688767 90.0 1.0 6.123233995736766E-17 1.633123935319537E16
（请原谅无组织的输出）。 我注意到了几件事：
- sin 30即
0.5存储为0.49999999999999994。 - tan 45即
1.0存储为0.9999999999999999。 - tan 90即
infinity或undefined存储为1.633123935319537E16（这是一个非常大的数字）。
当然，我很难看到输出（甚至在解密输出后）。
所以我读过这篇文章，最好的答案告诉我：
这些准确性问题是由浮点数或点数的内部表示引起的，并且您无法避免它。
顺便说一句，在运行时打印这些值通常仍会产生正确的结果，至少使用现代C ++编译器。 对于大多数操作而言，这不是什么大问题。
于2008年10月7日7:42回答
康拉德鲁道夫
所以，我的问题是：
有没有办法防止这种不准确的结果（在Java中）？
我应该完成结果吗？ 在那种情况下，我将如何存储infinity即Double.POSITIVE_INFINITY ？
你必须对浮点数采取一些zen *方法：而不是消除错误，学会忍受它。
在实践中，这通常意味着做以下事情：
- 显示数字时，使用
String.format指定要显示的精度（它将为您进行适当的舍入） - 当与预期值进行比较时，不要寻找相等（
==）。 相反，寻找一个足够小的delta：Math.abs(myValue - expectedValue) <= someSmallError
编辑 ：对于无限，同样的原则适用，但有一个调整：你必须选择一些数字“足够大”作为无限。 这也是因为你必须学会接受而不是解决不精确的价值观。 在像tan（90度）这样的情况下，double不能以无限精度存储π/ 2，所以你的输入是非常接近但不完全是90度的东西 - 因此，结果非常接近大，但不是无限。 您可能会问“为什么当你将最接近的双Double.POSITIVE_INFINITY传递给π/ 2时它们Double.POSITIVE_INFINITY返回Double.POSITIVE_INFINITY ”，但这可能会导致歧义：如果你真的想要那个数字的棕褐色，而不是90度呢？ 或者，如果（由于先前的浮点错误）你有一些比最接近的可能值稍微远离π/ 2的东西，但是对于你的需要它仍然是π/ 2？ JDK不是为你做出任意决定，而是以面值处理你接近但不完全π/ 2的数字，从而给你一个很大但不是无穷大的结果。
对于某些操作，特别是那些与money有关的操作，你可以使用BigDecimal来消除浮点错误：你可以真正表示像0.1这样的值（而不是真正接近0.1的值，这是float或double可以做的最好的） 。 但这速度要慢得多，并且对sin / cos之类的东西没有帮助（至少对于内置库而言）。
*这可能实际上不是禅宗，而是在口语意义上
你必须使用BigDecimal而不是double 。 不幸的是， StrictMath不支持BigDecimal ，所以你必须使用另一个库，或者你自己的sin / cos / tan 。
这是使用任何语言的浮点数所固有的。 实际上，使用具有固定最大精度的任何表示都是固有的。
有几种解决方案。 一种是使用扩展精度数学包 – 通常建议Java使用BigDecimal 。 BigDecimal可以处理更多的精度数字，并且 – 因为它是十进制表示而不是二进制补码表示 – 倾向于以对于习惯在基数10中工作的人而言不那么令人惊讶的方式进行四舍五入。并不一定使它们更正确 ，请注意。二进制不能完全代表1/3，但也不能小数。）
还有扩展精度二进制补码浮点表示。 Java直接支持float和double（通常也由硬件支持），但是可以编写支持更多精度数字的版本。
当然，任何扩展精度包都会降低计算速度。 所以你不应该求助于它们，除非你真的需要它们。
另一种可能是使用定点二进制而不是浮点。 例如，大多数财务计算的标准解决方案只是根据最小货币单位计算 – 美国便士 – 整数，仅转换为显示格式（例如美元和美分） / O。 这也是Java中用于时间的方法 – 内部时钟报告整数毫秒（或纳秒，如果使用纳米级调用），这给出了足够的精度和足够实用的值范围目的。 同样，这意味着舍入倾向于以符合人类期望的方式发生……再次，这不是关于准确性而是关于不会让用户感到惊讶。 而这些表示，因为它们以整数或长整数进行处理，允许快速计算 – 实际上比浮点更快。
还有其他解决方案涉及计算有理数或其他变化，以试图在计算成本和精度之间进行折衷。
但我也要问……你真的需要比漂浮更精确吗？ 我知道这种结果是令人惊讶的，但在很多情况下，让它发生是完全可以接受的，当你向用户显示结果时，可能会转向一个不太令人惊讶的小数量的数字。 在许多情况下，浮点数或双精度对于实际使用来说都很好。 这就是硬件支持它们的原因，这也是他们使用该语言的原因。