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Warum führt die Umwandlung eines Floats in ein Double zu Präzisionsproblemen?

Patricia Arquette
Patricia ArquetteOriginal
2024-11-03 08:33:30331Durchsuche

Why Does Converting a Float to a Double Introduce Precision Issues?

Bewahrung der Präzision beim Konvertieren von Float in Double

Beim Versuch, einen primitiven Float in einen primitiven Double umzuwandeln, können Benutzer auf unerwartete Genauigkeitsunterschiede stoßen. Das einfache Umwandeln des Floats in ein Double führt zu einer falschen Präzision, wie im Beispiel unten dargestellt:

float temp = 14009.35F;
System.out.println(Float.toString(temp)); // Prints 14009.35
System.out.println(Double.toString((double) temp)); // Prints 14009.349609375

Das Parsen eines Floats als String und das anschließende Parsen der resultierenden Zeichenfolge als Double führt jedoch zur gewünschten Präzision:

System.out.println(Double.toString(Double.parseDouble(Float.toString(temp))));
// Prints 14009.35

Die Präzisionsdiskrepanz verstehen

Es ist wichtig zu beachten, dass der scheinbare Präzisionsgewinn nicht echt ist. Der Float stellte zunächst nicht genau die beabsichtigte Zahl dar. Das konvertierte Double spiegelt genau den ursprünglichen Wert des Floats wider, während toString() die „zusätzliche“ Genauigkeit enthüllt, die immer vorhanden, aber verborgen war.

Stellen Sie sich zum Beispiel das folgende fiktive Szenario vor:

float f = 0.1F;
double d = f;

In diesem Fall könnte der Wert von f genau 0,100000234523 betragen. d behält den gleichen Wert, aber wenn es in eine Zeichenfolge konvertiert wird, nimmt es eine höhere Genauigkeit an und zeigt die zusätzlichen Ziffern an, die bereits vorhanden waren.

String-Konvertierung als Workaround

Die Konvertierung in eine Zeichenfolge und zurück kann zu einem Double-Wert führen, der näher an der beabsichtigten Zahl liegt als der ursprüngliche Gleitkommawert. Diese Problemumgehung ist jedoch nur gültig, wenn der Zeichenfolgenwert die gewünschte Zahl genau darstellt.

Alternative Daten Typüberlegungen

Benutzer sollten bewerten, ob Float/Double für ihren Anwendungsfall geeignet sind. Wenn genaue Dezimalwerte erforderlich sind (z. B. für Finanzberechnungen), ist BigDecimal möglicherweise der geeignetere Datentyp.

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