一篇文章讲明白double、float丢失精度的问题

1.背景

1.1+0.1 = 1.2000000000000002

发现上面计算的值竟然和数学计算不一致

2. 问题

计算机是通过二进制计算的，如果我们在二进制的视角来看待上面问题，就很容易发现问题了。
例如：把「0.1」转成二进制的表示，然后还原成十进制，就能看出问题。

3. 0.1转二进制

小数转二进制，是通过除法进行的

0.1 = 1 ÷ 10

很简单，二进制就是要算

1 ÷ 1010

最终0.1转二进制是：0.0001100110011001100110011001100110011001100110011001101

4.转换成对应精度数值

float的精度为7~8位有效数字，7位肯定能保证，8位的值也存在。
double的精度为16~17位有效数字
所以
二进制展示

1.1+0.1 = 1.0011001100110011001100110011001100110011001100110100

十进制展示

1.1+0.1 = 1.2000000000000002

5.解决方案

针对浮点数丢失精度的问题，我们可以通过BigDecimal来解决
new BigDecimal(double val)
该方法是不可预测的，以0.1为例，你以为你传了一个double类型的0.1，最后会返回一个值为0.1的BigDecimal吗？不会的，原因在于，0.1无法用有限长度的二进制数表示，无法精确地表示为双精度数，最后的结果会是0.100000xxx。
new BigDecimal(String val)
该方法是完全可预测的，也就是说你传入一个字符串"0.1"，他就会给你返回一个值完全为0，1的BigDecimal，官方也表示，能用这个构造函数就用这个构造函数叭。
BigDecimal.valueOf(double val)
第二种构造方式已经足够优秀，可你还是想传入一个double值，怎么办呢？官方其实提供给你思路并且实现了它，可以使用Double.toString(double val)先将double值转为String，再调用第二种构造方式，你可以直接使用静态方法：valueOf(double val)。

    总结：将double转为BigDecimal的时候，需要先把double转换为字符串，然后再作为BigDecimal(String val)构造函数的参数，这样才能避免出现精度问题。