자바 라운딩 이중 문제를 해결하는 방법

Question

뺄셈과 같은 문제가 발생하고 결과 값이 잘못되었습니다.

double netToCompany = targetPremium.doubleValue() - tempCommission; 

708.75 * 10.0/100D

double tempCommission = targetPremium.doubleValue()*rate.doubleValue()/100d; 

78.75 = 7875 = 7875 - 78.75

double dCommission = request.getPremium().doubleValue() - netToCompany; 

877.8499999999999 = 1586.6-708.75

생성 된 기대 값은 877.85 것이다.

정확한 계산을 위해 무엇을해야합니까?

Answer 1

부동 소수점 연산의 정밀도를 제어하려면 java.math.BigDecimal을 사용해야합니다. 자세한 내용은 John Zukowski가 The need for BigDecimal을 읽으십시오.

예를 들어, 마지막 줄은 BigDecimal을 사용하여 다음과 같이됩니다.

import java.math.BigDecimal; 

BigDecimal premium = BigDecimal.valueOf(1586.6d); 
BigDecimal netToCompany = BigDecimal.valueOf(708.75d); 
BigDecimal commission = premium.subtract(netToCompany); 
System.out.println(commission + " = " + premium + " - " + netToCompany); 

결과는 다음과 같습니다.

877.85 = 1586.6 - 708.75 

Answer 2

this question에 대한 응답을 참조하십시오. 기본적으로 볼 때 부동 소수점 산술을 사용하면 자연스러운 결과를 얻을 수 있습니다.

당신이 편안하게 할 수 있다면 임의의 정밀도 (입력의 유효 자릿수?)를 선택하고 결과를 반올림 할 수 있습니다.

Answer 3

복식으로 계산할 때마다 이런 일이 발생할 수 있습니다. 이 코드는 877.85를 제공합니다 :

double answer = Math.round (dCommission * 100000)/100000.0;

Answer 4

달러가 아닌 센트 수를 저장하고 출력 할 때 달러 형식으로 지정하십시오. 그렇게하면 정밀도 문제가없는 정수를 사용할 수 있습니다.

Answer 5

또 다른 예 :

double d = 0; 
for (int i = 1; i <= 10; i++) { 
    d += 0.1; 
} 
System.out.println(d); // prints 0.9999999999999999 not 1.0 

사용 BigDecimal를 대신.

편집 :

또한, 단지 이것은 '자바'반올림 문제가되지 않습니다 지적하는. 다른 언어는 과 유사하지만 반드시 일치하지는 않습니다. Java는 적어도 이와 관련하여 일관된 동작을 보장합니다.

Answer 6

이전 답변에서 언급했듯이 부동 소수점 연산의 결과입니다.

이전 포스터 제안대로 숫자 계산을 수행 할 때는 java.math.BigDecimal을 사용하십시오.

그러나, BigDecimal을 사용하는 것이 있습니다.double 값에서 BigDecimal으로 변환 할 때 새로운 BigDecimal(double) 생성자 또는 BigDecimal.valueOf(double) 정적 팩터 리 메서드를 사용할 수 있습니다. 정적 팩토리 메소드를 사용하십시오. 정적 공장 효과적으로 String로 변환하면서

이중 생성자는 BigDecimal에 double의 전체 정밀도를 변환하고 변환하는 BigDecimal에 그.

이러한 미세한 반올림 오류가 발생하면 관련이 있습니다. 숫자는 .585로 표시 될 수 있지만 내부적으로 값은 '0.58499999999999996447286321199499070644378662109375'입니다. BigDecimal 생성자를 사용한 경우 정적 메서드는 0.585와 같은 값을 제공하지만 그렇지 않은 숫자는 0.585가 아닙니다. 내 시스템에

 
double value = 0.585; 
System.out.println(new BigDecimal(value)); 
System.out.println(BigDecimal.valueOf(value)); 

는

 
0.58499999999999996447286321199499070644378662109375 
0.585 

Answer 7

내가 다음과 같이 위의 예제를 수정하는 것입니다 제공 :

import java.math.BigDecimal; 

BigDecimal premium = new BigDecimal("1586.6"); 
BigDecimal netToCompany = new BigDecimal("708.75"); 
BigDecimal commission = premium.subtract(netToCompany); 
System.out.println(commission + " = " + premium + " - " + netToCompany); 

이 방법 당신이로 시작하는 문자열을 사용하는 함정을 피할 수 있습니다. 또 다른 대안 :

import java.math.BigDecimal; 

BigDecimal premium = BigDecimal.valueOf(158660, 2); 
BigDecimal netToCompany = BigDecimal.valueOf(70875, 2); 
BigDecimal commission = premium.subtract(netToCompany); 
System.out.println(commission + " = " + premium + " - " + netToCompany); 

나는 이러한 옵션은 두 배를 사용하는 것보다 더 나은 생각합니다. webapps에서 숫자는 어쨌든 문자열로 시작됩니다.

Answer 8

지금까지 자바에서 그렇게 할 수있는 가장 우아하고 가장 효율적인 방법 : 당신이 정확한 계산을 위해 두 배를 사용하지 않아야하지만 어쨌든 결과를 반올림하는 경우

double newNum = Math.floor(num * 100 + 0.5)/100; 

Answer 9

double rounded = Math.rint(toround * 100)/100; 

Answer 10

는 다음과 같은 트릭이 나에게 도움이 .

public static int round(Double i) { 
    return (int) Math.round(i + ((i > 0.0) ? 0.00000001 : -0.00000001)); 
} 

예 :

Double foo = 0.0; 
    for (int i = 1; i <= 150; i++) { 
     foo += 0.00010; 
    } 
    System.out.println(foo); 
    System.out.println(Math.round(foo * 100.0)/100.0); 
    System.out.println(round(foo*100.0)/100.0); 

인쇄 :

0.014999999999999965 
0.01 
0.02 

상세 정보 : http://en.wikipedia.org/wiki/Double_precision

Answer 11

그것은 매우 간단합니다.

출력에 % .2f 연산자를 사용하십시오. 문제 해결됨! 예를 들어

:

int a = 877.8499999999999; 
System.out.printf("Formatted Output is: %.2f", a); 

상기 코드의 인쇄 출력 결과 877.85

은 % .2f 연산자는 단지 소수 둘째 자리를 사용하는 것을 정의한다.

Answer 12

이것은 재미있는 문제입니다.

Timons의 답변은 법적인 배수가 될 수있는 최소 정밀도를 나타내는 엡실론을 지정하는 것입니다. 응용 프로그램에서 0보다 작은 정밀도가 절대로 필요 없다는 것을 알고있는 경우.00000001 그러면 그가 제안한 것은 진실에 매우 근접한 더 정확한 결과를 얻기에 충분합니다. 최대 정밀도를 미리 알고있는 응용 프로그램에서 유용합니다. (통화 정밀도에 대한 인스턴스 금융의 경우)

그러나 근본적인 문제는 반올림을 시도 할 때 요인을 기준으로 나누면 실제로 도입됩니다. 정밀도 문제에 대한 또 다른 가능성. 복식을 조작하면 주파수 변화에 따른 부정확 한 문제가 발생할 수 있습니다. 여기에 목표는 반올림입니다

System.out.println(round((1515476.0) * 0.00001)/0.00001); 

이 1499999.9999999998가 발생합니다 : 당신은 매우 중요한 자리에서 라운드에 노력하고 특히 경우가 Timons 코드를 다음 실행하면 예를 들어 (그래서 당신의 피연산자는 < 0이다) 500000 단위로 (즉, 1500000을 원한다면)

부정확도를 제거한 유일한 방법은 BigDecimal을 통해 스케일 오프하는 것입니다. 예 :

System.out.println(BigDecimal.valueOf(1515476.0).setScale(-5, RoundingMode.HALF_UP).doubleValue()); 

엡실론 전략과 BigDecimal 전략을 혼합하여 사용하면 정밀도를 정밀하게 제어 할 수 있습니다. 엡실론이라는 아이디어는 당신을 매우 가깝게 만든 다음 BigDecimal은 나중에 다시 스케일 조정하여 발생하는 부정확성을 제거합니다. BigDecimal을 사용하면 응용 프로그램의 예상 성능이 저하되지만

최종 분할에서 오류를 다시 입력 할 수있는 입력 값이 없다는 것을 결정할 수있는 경우에는 크기 조정을 위해 BigDecimal을 사용하는 마지막 단계가 항상 필요한 것은 아니라는 점이 지적되었습니다. 현재 나는 이것을 어떻게 적절히 결정할 수 있을지 모르겠다. 그래서 누군가가 어떻게 그것에 대해 듣고 기뻐할 지 안다면.

Answer 13

나은의 BigDecimal이 상당히 (예를 들어, 어떤 SQRT 함수)

double dCommission = 1586.6 - 708.75; 
System.out.println(dCommission); 
> 877.8499999999999 

Real dCommissionR = Real.valueOf(1586.6 - 708.75); 
System.out.println(dCommissionR); 
> 877.850000000000