j**a.math. bigdecimal
double型別:1.0-0.8的結果不是0.2，而是0.19999999999999996
所以常用if（abs（result）
你使用別的程式語言（如 j**ascript.、 python等）也有可能顯示這個結果。
簡單來說，j**a（包括其他程式語言）遵守e754浮點數運算（ floating- -point arithmetic規範，使用分數與指數來表示浮點數。例如，0.5會使用1/2來表示，0.75會使用1/2＋1/4來表示，0.875會使用1/2＋14＋18來表示，而0.1會使用16＋1/32＋1256＋1/512＋1/4096＋18192＋…無限迴圈下去，無法精確表示，因而造成運算上的誤差
再來舉個例子，你覺得以下程式片段會顯示什麼結果？
package hello;
public class bigdecimal else }
}由於浮點數誤差的關係，結果是顯示「不等於0.3」。類似的例子還很多，結論就是，如果要求精確度，那就要小心使用浮點數，而且別用＝直接比較浮點數運算結果
可以使用j**a.math.bigdecimal類.
bigdecimal op1=new bigdecimal("1.0");
bigdecimal op2=new bigdecimal("0.8");
bigdecimal result=op1.subtract(op2);
system.out.println(result);輸出為0.2.
同理new?bigdecimal 三個0.1呼叫add判斷結果為相等
if(op.add(op2).add(op3).equals(result))3、
bigdecimal op1=new bigdecimal("1.0");
bigdecimal op2=new bigdecimal("1.0");system.out.println(op1==op2);//falsesystem.out.println(op1.equals(op2));//true因為用==比較op1、op2，兩者為兩個新建的不同bigdecimal，
而equals 比較的是內含值0.1所以true
浮點數的運算原理 IEEE 754
ieee二進位制浮點數算術標準 ieee 754 是20世紀80年代以來最廣泛使用的浮點數運算標準，為許多cpu與浮點運算器所採用。ieee 754規定了四種表示浮點數值的方式 單精確度 32位 雙精確度 64位 延伸單精確度 43位元以上，很少使用 與延伸雙精確度 79位元以上，通常以80位元實做...
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