如何总结Java中BigDecimal类与int、Integer使用-创新互联
这篇文章给大家介绍如何总结Java中BigDecimal类与int、Integer使用，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
前言
我们都知道浮点型变量在进行计算的时候会出现丢失精度的问题。如下一段代码：
System.out.println(0.05 + 0.01);System.out.println(1.0 - 0.42);System.out.println(4.015 * 100);System.out.println(123.3 / 100);输出：0.0600000000000000050.5800000000000001401.499999999999941.2329999999999999
可以看到在Java中进行浮点数运算的时候，会出现丢失精度的问题。那么我们如果在进行商品价格计算的时候，就会出现问题。很有可能造成我们手中有0.06元，却无法购买一个0.05元和一个0.01元的商品。因为如上所示，他们两个的总和为0.060000000000000005。这无疑是一个很严重的问题，尤其是当电商网站的并发量上去的时候，出现的问题将是巨大的。可能会导致无法下单，或者对账出现问题。所以接下来我们就可以使用Java中的BigDecimal类来解决这类问题。
Java中float的精度为6-7位有效数字。double的精度为15-16位
API
方法 描述 add(BigDecimal) BigDecimal对象中的值相加，然后返回这个对象。 subtract(BigDecimal) BigDecimal对象中的值相减，然后返回这个对象。 multiply(BigDecimal) BigDecimal对象中的值相乘，然后返回这个对象。 pide(BigDecimal) BigDecimal对象中的值相除，然后返回这个对象。 toString() 将BigDecimal对象的数值转换成字符串。 doubleValue() 将BigDecimal对象中的值以双精度数返回。 floatValue() 将BigDecimal对象中的值以单精度数返回。 longValue() 将BigDecimal对象中的值以长整数返回。 intValue() 将BigDecimal对象中的值以整数返回。
BigDecimal精度也丢失
我们在使用BigDecimal时，使用它的BigDecimal(String)构造器创建对象才有意义。其他的如BigDecimal b = new BigDecimal(1)这种，还是会发生精度丢失的问题。如下代码：
BigDecimal a = new BigDecimal(1.01);BigDecimal b = new BigDecimal(1.02);BigDecimal c = new BigDecimal("1.01");BigDecimal d = new BigDecimal("1.02");System.out.println(a.add(b));System.out.println(c.add(d));输出：2.03000000000000002664535259100375697016716003417968752.03
可见论丢失精度BigDecimal显的更为过分。但是使用Bigdecimal的BigDecimal(String)构造器的变量在进行运算的时候却没有出现这种问题。 究其原因计算机组成原理里面都有，它们的编码决定了这样的结果。long可以准确存储19位数字，而double只能准备存储16位数字。double由于有exp位，可以存16位以上的数字，但是需要以低位的不精确作为代价。如果需要高于19位数字的精确存储，则必须用BigInteger来保存，当然会牺牲一些性能。所以我们一般使用BigDecimal来解决商业运算上丢失精度的问题的时候，声明BigDecimal对象的时候一定要使用它构造参数为String的类型的构造器。
同时这个原则Effective Java和MySQL必知必会中也都有提及。float和double只能用来做科学计算和工程计算。商业运算中我们要使用BigDecimal。
正确运用BigDecimal
BigDecimal BigDecimal(double d); //不允许使用
BigDecimal BigDecimal(String s); //常用,推荐使用
static BigDecimal valueOf(double d); //常用,推荐使用
其原因有
double 参数的构造方法,不允许使用!!!!因为它不能精确的得到相应的值; String 构造方法是完全可预知的: 写入 new BigDecimal("0.1") 将创建一个 BigDecimal,它正好等于预期的0.1; 因此,通常建议优先使用 String 构造方法; 静态方法 valueOf(double val) 内部实现,仍是将 double 类型转为 String 类型; 这通常是将 double(或float)转化为 BigDecimal 的选方法;
BigDecimal 的大小比较
例子：a.compareTo(b) < 0
compareTo 返回： -1，0，1
-1 小于
0 等于 1 大于
BigDecimal 的小数点后位数
BigDecimal c = new BigDecimal("2.224667").setScale(2, BigDecimal.ROUND_UP);System.out.println(c);//2.23 跟上面相反，进位处理----------ROUND_CEILING 天花板（向上）：正数进位向上，负数舍位向上BigDecimal f = new BigDecimal("2.224667").setScale(2, BigDecimal.ROUND_CEILING);System.out.println(f);//2.23 如果是正数，相当于BigDecimal.ROUND_UPBigDecimal g = new BigDecimal("-2.225667").setScale(2, BigDecimal.ROUND_CEILING);System.out.println(g);//-2.22 如果是负数，相当于BigDecimal.ROUND_DOWN----------ROUND_FLOOR 地板（向下）：正数舍位向下，负数进位向下BigDecimal h = new BigDecimal("2.225667").setScale(2, BigDecimal.ROUND_FLOOR);System.out.println(h);//2.22 如果是正数，相当于BigDecimal.ROUND_DOWNBigDecimal i = new BigDecimal("-2.224667").setScale(2, BigDecimal.ROUND_FLOOR);----------ROUND_HALF_UPBigDecimal d = new BigDecimal("2.225").setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);System.out.println("ROUND_HALF_UP"+d); //2.23 四舍五入（若舍弃部分>=.5，就进位）----------ROUND_HALF_DOWNBigDecimal e = new BigDecimal("2.225").setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_DOWN);System.out.println("ROUND_HALF_DOWN"+e);//2.22 四舍五入（若舍弃部分>.5,就进位）----------
int和Integer的区别
int是java提供的8种原始类型之一，java为每个原始类型提供了封装类，Integer是int的封装类。int默认值是0，而Integer默认值是null； int和Integer（无论是否new）比较，都为true， 因为会把Integer自动拆箱为int再去比； Integer是引用类型，用==比较两个对象，其实比较的是它们的内存地址，所以不同的Integer对象肯定是不同的； 但是对于Integer i=，java在编译时会将其解释成Integer i=Integer.valueOf()；。但是，Integer类缓存了[-128,127]之间的整数， 所以对于Integer i1=127；与Integer i2=127； 来说，i1==i2，因为这二个对象指向同一个内存单元。 而Integer i1=128；与Integer i2=128； 来说，i1==i2为false。
各自的应用场景
Integer默认值是null，可以区分未赋值和值为0的情况。比如未参加考试的学生和考试成绩为0的学生 加减乘除和比较运算较多，用int 容器里推荐用Integer。 对于PO实体类，如果db里int型字段允许null，则属性应定义为Integer。 当然，如果系统限定db里int字段不允许null值，则也可考虑将属性定义为int。 对于应用程序里定义的枚举类型， 其值如果是整形，则好定义为int，方便与相关的其他int值或Integer值的比较 Integer提供了一系列数据的成员和操作，如Integer.MAX_VALUE，Integer.valueOf(),Integer.compare(),compareTo(),不过一般用的比较少。建议，一般用int类型，这样一方面省去了拆装箱，另一方面也会规避数据比较时可能带来的bug。
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