美国货币可以很容易地用美元和美分来表示。整数是100%精确的，而浮点二进制数并不完全匹配浮点小数。

Float is binary form of Decimal with different design; they are two different things. There are little errors between two types when converted to each other. Also, float is designed to represent infinite large number of values for scientific. That means it is designed to lost precision to extreme small and extreme large number with that fixed number of bytes. Decimal can't represent infinite number of values, it bounds to just that number of decimal digits. So Float and Decimal are for different purpose.

有一些方法可以管理货币值的错误:

使用长整数，以分计算。 使用双精度，保持你的有效数字为15，这样小数可以精确模拟。在显示值之前舍入;做计算时经常四舍五入。 使用像Java BigDecimal这样的十进制库，这样就不需要使用double来模拟十进制。

附注:有趣的是，大多数品牌的手持科学计算器工作在十进制而不是浮点数。所以没有人抱怨浮点数转换错误。

大多数回答都强调了为什么不应该使用替身来计算金钱和货币。我完全同意他们的观点。

但这并不是说，double永远不能用于这个目的。

我曾经参与过许多gc需求非常低的项目，BigDecimal对象是造成这种开销的一个重要因素。

正是由于缺乏对双重表示的理解，以及缺乏处理准确性和精确性的经验，才产生了这个明智的建议。

如果您能够处理项目的精度和准确性要求，则可以使其工作，这必须基于处理的双精度值的范围来完成。

你可以参考番石榴的FuzzyCompare方法来获得更多的信息。参数公差是关键。 我们为一个证券交易应用程序处理了这个问题，并对在不同范围内对不同数值使用什么公差做了详尽的研究。

此外，在某些情况下，您可能会试图使用Double包装器作为映射键，并将哈希映射作为实现。这是非常危险的，因为双重。等号和哈希码，例如值“0.5”和“0.6 - 0.1”将导致一个大混乱。

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。

美国货币可以很容易地用美元和美分来表示。整数是100%精确的，而浮点二进制数并不完全匹配浮点小数。

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。