Java浮点数运算中0.1的精度问题：为什么0.3 – 0.2 不等于 0.1？

Java浮点数的精度陷阱：看似简单的0.1

在Java开发中，Float和double类型常用于浮点数运算。然而，看似简单的浮点数计算，却可能因精度问题导致结果不准确。本文将深入探讨这一问题，并通过代码示例进行分析。

我们声明一个double型变量f，并赋值为0.1d。然后打印f的值和0.3d – 0.2d的结果。直觉上，f应为0.1，0.3d – 0.2d也应为0.1。但实际运行结果可能出乎意料：f打印结果为0.1，但0.3d – 0.2d的结果可能并非精确的0.1。

原因在于二进制无法精确表示许多十进制浮点数。计算机使用二进制存储数据，而像0.1这样的十进制数转换为二进制后会产生无限循环小数。由于计算机存储空间有限，只能存储二进制的近似值，从而造成精度损失。

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0.1d在内存中存储的并非精确的0.1，而是一个非常接近的二进制近似值。Java在打印时将此近似值格式化为0.1，但这并不意味着它是精确的0.1。同样，0.3d和0.2d也分别存储为其二进制近似值，0.3d – 0.2d的结果是这两个近似值相减的结果，进一步放大了精度误差，最终结果可能与预期的0.1存在微小差异。

对于需要精确浮点数计算的场景，例如金融应用，建议使用BigDecimal类。BigDecimal避免了浮点数精度丢失问题，并提供精确的十进制运算。

以上就是Java浮点数运算中0.1的精度问题：