我总是被告知永远不要用双类型或浮点类型来表示货币,这一次我向你提出一个问题:为什么?
我相信有一个很好的理由,我只是不知道是什么。
我总是被告知永远不要用双类型或浮点类型来表示货币,这一次我向你提出一个问题:为什么?
我相信有一个很好的理由,我只是不知道是什么。
当前回答
如果你的计算涉及到不同的步骤,任意的精度算法都不能100%覆盖你。
使用完美的结果表示(使用自定义Fraction数据类型,将除法操作批处理到最后一步)并且仅在最后一步转换为十进制的唯一可靠方法。
任意精度不会有帮助,因为总有可能有很多小数点后的数字,或者一些结果,如0.6666666……最后一个例子没有任意的表示法。所以每一步都会有小误差。
这些错误会累积起来,最终可能变得不再容易被忽视。这被称为错误传播。
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如果你的计算涉及到不同的步骤,任意的精度算法都不能100%覆盖你。
使用完美的结果表示(使用自定义Fraction数据类型,将除法操作批处理到最后一步)并且仅在最后一步转换为十进制的唯一可靠方法。
任意精度不会有帮助,因为总有可能有很多小数点后的数字,或者一些结果,如0.6666666……最后一个例子没有任意的表示法。所以每一步都会有小误差。
这些错误会累积起来,最终可能变得不再容易被忽视。这被称为错误传播。
因为浮点数和双精度数不能准确地表示我们用来表示金钱的以10为底的倍数。这个问题不仅适用于Java,还适用于任何使用2进制浮点类型的编程语言。
以10为基数,可以将10.25写成1025 * 10-2(整数乘以10的幂)。IEEE-754浮点数是不同的,但是考虑它们的一个非常简单的方法是乘以2的幂。例如,您可以看到164 * 2-4(整数乘以2的幂),也等于10.25。这不是数字在内存中的表示方式,但数学含义是相同的。
即使以10为基数,这个符号也不能准确地表示大多数简单的分数。例如,你不能表示1/3:十进制表示是重复的(0.3333…),所以没有一个有限整数可以乘以10的幂得到1/3。你可以设定一个长序列的3和一个小指数,如333333333 * 10-10,但它是不准确的:如果你乘以3,你不会得到1。
然而,为了数钱,至少对于那些货币价值在美元数量级内的国家,通常你所需要的只是能够存储10-2的倍数,所以1/3不能表示并没有什么关系。
The problem with floats and doubles is that the vast majority of money-like numbers don't have an exact representation as an integer times a power of 2. In fact, the only multiples of 0.01 between 0 and 1 (which are significant when dealing with money because they're integer cents) that can be represented exactly as an IEEE-754 binary floating-point number are 0, 0.25, 0.5, 0.75 and 1. All the others are off by a small amount. As an analogy to the 0.333333 example, if you take the floating-point value for 0.01 and you multiply it by 10, you won't get 0.1. Instead you will get something like 0.099999999786...
把钱表示成双位数或浮点数一开始可能看起来不错,因为软件会消除微小的错误,但当你对不精确的数字进行更多的加减乘除运算时,错误就会加剧,最终你会得到明显不准确的数值。这使得浮点数和双精度数不适用于处理货币,因为货币需要精确计算以10为底数的倍数。
一种适用于任何语言的解决方案是使用整数,并计算美分。例如,1025就是10.25美元。一些语言也有内置的类型来处理钱。其中,Java有BigDecimal类,Rust有rust_decimal板条箱,c#有decimal类型。
这个问题的许多答案都讨论了IEEE和围绕浮点算法的标准。
我的背景不是计算机科学(物理和工程),我倾向于从不同的角度看问题。对我来说,我在数学计算中不使用double或float的原因是我会丢失太多的信息。
有什么替代方案?有很多(还有很多我不知道的!)
Java中的BigDecimal原产于Java语言。 Apfloat是另一个用于Java的任意精度库。
c#中的十进制数据类型是微软的. net中28位有效数字的替代方案。
SciPy (Scientific Python)可能还可以处理财务计算(我还没有尝试过,但我怀疑是这样)。
GNU多精度库(GMP)和GNU MFPR库是C和c++的两个免费的开源资源。
还有用于JavaScript(!)和PHP的精确数值库,我认为它们可以处理财务计算。
对于许多计算机语言,也有专有的(特别是Fortran)和开源的解决方案。
我不是训练出来的计算机科学家。然而,我倾向于在Java中使用BigDecimal,在c#中使用decimal。我还没有尝试过我列出的其他解决方案,但它们可能也非常好。
对我来说,我喜欢BigDecimal是因为它支持的方法。c#的十进制非常好,但我还没有机会尽可能多地使用它。我在业余时间做我感兴趣的科学计算,BigDecimal似乎工作得很好,因为我可以设置浮点数的精度。BigDecimal的缺点是什么?它有时会很慢,特别是当你使用除法的时候。
为了提高速度,您可以查看C、c++和Fortran中的免费和专有库。
浮点数和双精度数是近似的。如果你创建了一个BigDecimal并将一个float传递给构造函数,你会看到float实际等于什么:
groovy:000> new BigDecimal(1.0F)
===> 1
groovy:000> new BigDecimal(1.01F)
===> 1.0099999904632568359375
这可能不是您想要的表示1.01美元的方式。
问题是IEEE规范没有一种方法来精确地表示所有的分数,其中一些分数最终是重复的分数,所以你最终会得到近似错误。由于会计人员喜欢精确到每一分钱,如果客户支付账单,在付款处理后他们欠0.01,他们会被收取费用或无法关闭他们的帐户,那么最好使用精确的类型,如decimal(在c#中)或Java. math. bigdecimal。
这并不是说如果你四舍五入,误差就无法控制:请参阅Peter Lawrey的这篇文章。只是从一开始就不用四舍五入更容易。大多数处理资金的应用程序不需要大量的数学运算,操作包括添加东西或将金额分配到不同的存储空间。引入浮点数和舍入只会使事情复杂化。
摘自Bloch, J., Effective Java,(第二版,第48项。第3版,项目60):
float和double类型是 尤其不适用于货币 因为这是不可能的 表示0.1(或任何其他。 10的负次方)作为浮点数或 完全的两倍。 例如,假设您有1.03美元 你花了42c。多少钱? 你走了? System.out.println(1.03 - .42); 输出0.6100000000000001。 解决这个问题的正确方法是 使用BigDecimal, int或long 用于货币计算。
虽然BigDecimal有一些警告(请参阅当前接受的答案)。