public class TestDouble {
public static void main(String args[]) {
System.out.println("0.05 + 0.01 = " + (0.05 + 0.01));
System.out.println("1.0 - 0.42 = " + (1.0 - 0.42));
System.out.println("4.015 * 100 = " + (4.015 * 100));
System.out.println("123.3 / 100 = " + (123.3 / 100));
}
}这个程序的输出
第一行：0.05 + 0.01 可能会输出 0.06000000000000001 而不是精确的 0.06
第二行：1.0 - 0.42 可能会输出 0.5799999999999999 而不是精确的 0.58
第三行：4.015 * 100 会正常输出 401.5
第四行：123.3 / 100 会正常输出 1.233
这些输出展示了在进行double类型运算时，由于二进制表示的限制，结果可能不会完全精确。
在计算机科学中，double 类型是一种用于表示浮点数的数据类型，它遵循 IEEE 754 标准。浮点数的表示和运算之所以不能总是得到“数学上精确”的结果，主要是由于以下几个原因：
二进制表示的限制：计算机使用二进制（基数为2）来存储和处理数字，而许多十进制（基数为10）的小数无法精确地转换为二进制表示。例如，十进制的0.1在二进制中是一个无限循环小数，无法用有限的位数精确表示。
有限的位数：double 类型在计算机中通常使用64位（8字节）来表示，包括符号位、指数位和尾数位（有效数字位）。即使有这么多位，仍然只能近似表示某些小数值。
舍入误差：在进行浮点数运算时，由于不能精确表示所有的小数，计算机必须在某些时候进行舍入。这种舍入可能会在连续的计算中累积，导致最终结果与预期有偏差。
运算顺序：在数学中，加法和乘法是可交换和可结合的，但在计算机中，由于精度限制，不同的运算顺序可能会导致不同的结果。
舍入模式：IEEE 754标准定义了多种舍入模式，不同的编程语言或平台可能采用不同的舍入模式，这也会影响最终的计算结果。
非标准化的数值：某些数值在二进制表示中是特殊的，比如“非数”（NaN）和“无穷大”（Infinity），这些数值在运算时可能会产生不可预测的结果。
为了减少浮点数运算中的精度问题，可以采取以下措施：
使用更高精度的数据类型，如Java中的BigDecimal类，它提供了更精确的小数运算。
避免进行可能导致大量舍入误差的连续运算。
在比较浮点数时，使用一个小的容差值来判断它们是否“足够接近”。
了解并使用适当的舍入模式。
在处理财务或科学计算时，精度尤其重要，因此在这些领域通常会使用更精确的数值表示和运算方法。