我们在使用Float，Double进行运算时，大多数情况下计算的结果是准确的，但是偶尔会出现一些并不正确的近似结果。其实不光是Java，在其它很多编程语言中也有这样的问题。这个问题相当严重！

正文

我们直接看一个例子：

很明显，上面的代码是绝对不可以用于银行内核心计算的，不然简直乱了套。为什么会出现这样的结果？在解决问题之前，我们先弄明白问题出在哪里。

归根结底，这个问题涉及到二进制与十进制的转换！！

我们知道计算机进行的是二进制运算，我们输入的十进制数字会先转换成二进制，进行运算后再转换为十进制输出。

而N进制可以理解为：数值×基数的幂，例如我们熟悉的十进制数123.4 = 1×10^2+2×10^1+3×10^0+4×10^(-1)；其它进制的也是同理，例如二进制数11.01 = 1×2^1+1×2^0+0+1×2^(-2) = 十进制的3.25。

Double类型的数值占用64bit，即64个二进制数，除去最高位表示正负符号的位，在最低位上一定会与实际数据存在误差（除非实际数据恰好是2的n次方）。

如果这里不好理解，那我们再举个例子：如要用4bit来表示一个十进制小数3.26，从高到低位依次对应2的1,0,-1,-2次幂，根据最上面的分析，计算机内应当在二进制数11.01(对应十进制的3.25)和11.10(对应十进制的3.5)之间选择。显然这个区间里面除了我们需要的3.26，还有很多其他的数字。

再回到Double的64bit上来，同理：我们给出的数值，在大多数情况下需要比64bit更多的位数才能准确表示出来（甚至是需要无穷多位的，比如1/3），而Double类型的数值只有64bit，后面舍去的位数就一定会带来误差，无法得到“数学上精确”的结果。

你明白了吗？

小结

Float和Double类型为我们提供了快速运算，然而问题在于转换为二进制的时候，有些数字不能完全转换，只能无限接近于原本的值，这就导致了在后来的运算会出现不正确结果的情况。

可是编程中却不可避免的要对小数进行运算，精度问题如何处理？不用担心，Java为数学计算提供了精确的BigDecimal类，后面会详解使用方法，敬请关注...