我想要的是一种将双精度转换为字符串的方法，该字符串使用半向上舍入方法进行舍入-即，如果要舍入的小数为5，则始终向上舍入到下一个数字。这是大多数人在大多数情况下所期望的四舍五入的标准方法。
我还希望只显示有效数字，即不应有任何尾随零。
我知道这样做的一种方法是使用String.format方法：
String.format("%.5g%n", 0.912385);
返回：
0.91239
这是很好的，但是它总是显示带有5位小数的数字，即使它们不重要：
String.format("%.5g%n", 0.912300);
返回：
0.91230
另一种方法是使用DecimalFormatter：
DecimalFormat df = new DecimalFormat("#.#####");
df.format(0.912385);
返回：
0.91238
然而，正如您所见，这使用了半偶数舍入。也就是说，如果前一个数字是偶数，它将向下舍入。我想要的是：
0.912385 -> 0.91239
0.912300 -> 0.9123
在Java中实现这一点的最佳方法是什么？
使用setRoundingMode，显式设置Rounding模式以处理半偶数轮的问题，然后使用所需输出的格式模式。
例子：
DecimalFormat df = new DecimalFormat("#.####");
df.setRoundingMode(RoundingMode.CEILING);
for (Number n : Arrays.asList(12, 123.12345, 0.23, 0.1, 2341234.212431324)) {
Double d = n.doubleValue();
System.out.println(df.format(d));
}
给出输出：
12
123.1235
0.23
0.1
2341234.2125
编辑：最初的答案没有提到双精度值的准确性。如果你不太在乎它是向上还是向下，那就好了。但如果您想要精确舍入，则需要考虑值的预期精度。浮点值在内部具有二进制表示。这意味着像2.7735这样的值实际上在内部没有精确的值。它可以稍大或稍小。如果内部值稍小，则不会舍入到2.7740。要纠正这种情况，您需要了解正在处理的值的准确性，并在舍入之前添加或减去该值。例如，当您知道您的值精确到6位数时，若要向上舍入中间值，请将该精度添加到值中：
Double d = n.doubleValue() + 1e-6;
要向下舍入，请减去精度。
正如其他人所指出的，正确的答案是使用DecimalFormat或BigDecimal。浮点没有小数位数，因此您不可能在第一位舍入/截断为小数位数。你必须使用十进制基数，这就是这两个类的作用。
我发布以下代码作为本线程中所有答案的反例，实际上在StackOverflow（以及其他地方）中都建议先乘法后截断再除法。这项技术的拥护者有责任解释为什么以下代码在92%以上的情况下产生错误的输出。
public class RoundingCounterExample
{
static float roundOff(float x, int position)
{
float a = x;
double temp = Math.pow(10.0, position);
a *= temp;
a = Math.round(a);
return (a / (float)temp);
}
public static void main(String[] args)
{
float a = roundOff(0.0009434f,3);
System.out.println("a="+a+" (a % .001)="+(a % 0.001));
int count = 0, errors = 0;
for (double x = 0.0; x < 1; x += 0.0001)
{
count++;
double d = x;
int scale = 2;
double factor = Math.pow(10, scale);
d = Math.round(d * factor) / factor;
if ((d % 0.01) != 0.0)
{
System.out.println(d + " " + (d % 0.01));
errors++;
}
}
System.out.println(count + " trials " + errors + " errors");
}
}
本程序的输出：
10001 trials 9251 errors
编辑：为了解决下面的一些问题，我使用BigDecimal和新的MathContext（16）重新定义了测试循环的模部分，如下所示：
public static void main(String[] args)
{
int count = 0, errors = 0;
int scale = 2;
double factor = Math.pow(10, scale);
MathContext mc = new MathContext(16, RoundingMode.DOWN);
for (double x = 0.0; x < 1; x += 0.0001)
{
count++;
double d = x;
d = Math.round(d * factor) / factor;
BigDecimal bd = new BigDecimal(d, mc);
bd = bd.remainder(new BigDecimal("0.01"), mc);
if (bd.multiply(BigDecimal.valueOf(100)).remainder(BigDecimal.ONE, mc).compareTo(BigDecimal.ZERO) != 0)
{
System.out.println(d + " " + bd);
errors++;
}
}
System.out.println(count + " trials " + errors + " errors");
}
结果：
10001 trials 4401 errors
当尝试舍入到小数位数的负数时，Math.round解决方案存在问题。考虑代码
long l = 10;
for(int dp = -1; dp > -10; --dp) {
double mul = Math.pow(10,dp);
double res = Math.round(l * mul) / mul;
System.out.println(""+l+" rounded to "+dp+" dp = "+res);
l *=10;
}
这是结果
10 rounded to -1 dp = 10.0
100 rounded to -2 dp = 100.0
1000 rounded to -3 dp = 1000.0
10000 rounded to -4 dp = 10000.0
100000 rounded to -5 dp = 99999.99999999999
1000000 rounded to -6 dp = 1000000.0
10000000 rounded to -7 dp = 1.0E7
100000000 rounded to -8 dp = 1.0E8
1000000000 rounded to -9 dp = 9.999999999999999E8
当1除以1.0E-5时会出现小数位数为-5的问题，这是不精确的。
可以使用
double mul = Math.pow(10,dp);
double res;
if(dp < 0 ) {
double div = Math.pow(10,-dp);
res = Math.round(l * mul) *div;
} else {
res = Math.round(l * mul) / mul;
}
但这是使用BigDecimal方法的另一个原因。
