以防有人仍需要帮助。这个解决方案非常适合我。

private String withNoTrailingZeros(final double value, final int nrOfDecimals) {
return new BigDecimal(String.valueOf(value)).setScale(nrOfDecimals,  BigDecimal.ROUND_HALF_UP).stripTrailingZeros().toPlainString();

}

返回具有所需输出的字符串。

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

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。

因此，在阅读了大部分答案后，我意识到其中大多数答案都不精确，事实上，使用BigDecimal似乎是最佳选择，但如果你不了解RoundingMode的工作原理，你将不可避免地失去精度。我在一个项目中处理大数字时发现了这一点，并认为这可以帮助其他有舍入问题的人。例如

BigDecimal bd = new BigDecimal("1363.2749");
bd = bd.setScale(2, RoundingMode.HALF_UP);
System.out.println(bd.doubleValue());

您希望得到1363.28作为输出，但如果您不知道RoundingMode在做什么，则最终会得到1363.27，这是不期望的。因此，查看Oracle文档，您将发现RoundingMode.HALF_UP的以下描述。

四舍五入模式向“最近邻居”舍入，除非两者都邻居是等距的，在这种情况下是四舍五入的。

所以知道了这一点，我们意识到除非我们想向最近的邻居取整，否则我们不会得到精确的舍入。因此，为了完成一个足够的循环，我们需要从n-1小数循环到所需的小数位数。例如

private double round(double value, int places) throws IllegalArgumentException {

    if (places < 0) throw new IllegalArgumentException();

    // Cast the number to a String and then separate the decimals.
    String stringValue = Double.toString(value);
    String decimals = stringValue.split("\\.")[1];

    // Round all the way to the desired number.
    BigDecimal bd = new BigDecimal(stringValue);
    for (int i = decimals.length()-1; i >= places; i--) {
        bd = bd.setScale(i, RoundingMode.HALF_UP);
    }

    return bd.doubleValue();
}

这将最终为我们提供1363.28的预期产量。

如果需要加倍，可以使用以下方法

double getRandom(int decimalPoints) {
    double a = Math.random();
    int multiplier = (int) Math.pow(10, decimalPoints);
    int b = (int) (a * multiplier);
    return b / (double) multiplier;
}

例如getRandom（2）

假设值是双倍的，您可以执行以下操作：

(double)Math.round(value * 100000d) / 100000d

这是5位数精度。零的数量表示小数的数量。