标签:转型 ott 方法 hive nal logs 部分 strong pre
整数运算 请点击这里--》》 传送门
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,浮点数有个非常重要的特点,就是浮点数常常无法精确表示。
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,很显然,无论使用float
还是double
,都只能存储一个0.1
的近似值。但是,0.5
这个浮点数又可以精确地表示。
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:
浮点数在内存的表示方法和整数比更加复杂。Java的浮点数完全遵循IEEE-754标准,这也是绝大多数计算机平台都支持的浮点数标准表示方法。
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
整数运算在除数为0
时会报错,而浮点数运算在除数为0
时,不会报错,但会返回几个特殊值:
NaN表示Not a Number
Infinity表示无穷大
-Infinity表示负无穷大
例如:
double d1 = 0.0 / 0; // NaN double d2 = 1.0 / 0; // Infinity double d3 = -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。
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型能表示的最大范围,将返回整型的最大值。例如:
int n1 = (int) 12.3; // 12 int n2 = (int) 12.7; // 12 int n2 = (int) -12.7; // -12 int n3 = (int) (12.7 + 0.5); // 13 int n4 = (int) 1.2e20; // 2147483647
如果要进行四舍五入,可以对浮点数加上0.5再强制转型:
public class Main { public static void main(String[] args) { double d = 2.6; int n = (int) (d + 0.5); System.out.println(n); } }
浮点数常常无法精确表示,并且浮点数的运算结果可能有误差;
比较两个浮点数通常比较它们的绝对值之差是否小于一个特定值;
整型和浮点型运算时,整型会自动提升为浮点型;
可以将浮点型强制转为整型,但超出范围后将始终返回整型的最大值。
标签:转型 ott 方法 hive nal logs 部分 strong pre
原文地址:https://www.cnblogs.com/JonaLin/p/12209110.html