5分钟彻底搞懂”浮点数精度丢失“问题

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从一个经典例子谈起：

js语言示例： var f1 = 0.1; var f2 = 0.2; console.log(f1+f2); // 您认为结果是0.3？ 真实结果是 0.000004 java语言示例： public static void main(String[] args) {     double d1 = 0.1;     double d2 = 0.2;     System.out.println(d1+d2); //您认为结果是0.3？ 真实结果是: 0.000004 }

上述两个算数的和，为什么不是0.3呢？就是因为“浮点数精度丢失”问题造成的。

“浮点数精度丢失”问题产生的原因

根本原因：0.1这个十进制小数并不能很好的被二进制表示.

为什么0.1不能被二进制表示呢？

……..

聪明的你，应该已经发现了，这个算法过程是无限循环的，

因此可以得出结论：浮点数转二进制会有精度丢失问题

“浮点数精度丢失”问题的解决

具体解决方案，跟具体业务场景（上下文）有一定的关系。

（因为不同的解决方案，对应的成本不同，毕竟，这个世界上本就不存在“放之四海而皆准”的真理啊^_^）

解决方案：

比较两个浮点数是否相等，需要通过两者之差的绝对值是否小于某个阈值来判断。

场景2：金融/财务模块的金额或费用计算
解决方案：