【Java基础】浮点数运算

浮点数运算和整数运算相比，只能进行加减乘除这些数值计算，不能做位运算和移位运算。
在计算机中，浮点数虽然表示的范围大，但是却常常无法精确表示。
举个栗子：
浮点数0.1在计算机中就无法精确表示，因为十进制的0.1换算成二进制是一个无限循环小数，无论是使用float还是double，都只能存储一个0.1的近似值。

因为浮点数常常无法精确表示，因此浮点数运算会产生误差。
由于浮点数存在运算误差，所以比较两个浮点数是否相等常常会出现错误的结果。正确的比较方法是：判断两个浮点数之差的绝对值是否小于一个很小的数。

// 比较x和y是否相等，先计算其差的绝对值:
double r = Math.abs(x - y);
// 再判断绝对值是否足够小:
if (r < 0.00001) {
    // 可以认为相等
} else {
    // 不相等
}

类型提升

如果参与运算的两个数其中一个是整型，那么整型可以自动提升到浮点型：

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        int n = 5;
        double d = 1.2 + 24.0 / n; // 6.0
        System.out.println(d);
    }
}

需要特别注意，在一个复杂的四则运算中，两个整数的运算不会出现自动提升的情况。例如：

double d = 1.2 + 24 / 5;// 5.2

计算结果为5.2，原因是编译器计算24 / 5这个子表达式时，按两个整数进行运算，结果仍为整数4。

溢出

整数运算在除数为0是会报错，而浮点数运算在除数为0时不会报错，但是会返回几个特殊值：

• NaN表示Not a Number
• Infinity表示无穷大
• -Infinity表示负无穷大

栗子：

double d1 = 0.0 / 0; //NaN
double d2 = 1.0 / 0; //Infinity
double d1 = -1.0 / 0; //-Infinity

这三种特殊值在实际运算中很少碰到，我们只需要了解即可。

强制转型

可以将浮点数强制转型为整数。在转型时，浮点数的小数部分会被丢掉。如果转型后超过了整数的最大值，将返回整型的最大值。例如：

int n1 = (int)12.3; //12
int n2 = (int)12.7; //12
int n3 = (int)-12.7; //-12
int n4 = (int) (12.7 + 0.5); //13
int n5 = (int) 1.2e20; //2147483647

如果要进行四舍五入，可以给浮点数加上0.5再强制转型。

double d = 2.6;
int n = (int) (d + 0.5);