一个很简单的输出语句，但是结果不太明白

Warton_ 2017-02-17 09:20:04



System.out.println(2.0-1.1);

这个输出结果是什么，为什么和预想到的不一样呢

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Warton_ 2017-02-17

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引用 4楼baidu_35973790 的回复:

这个博客里有，跟小数在计算机中的存储有关系

好的，谢谢

科比请留步 2017-02-17

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这个问题并不是只是Java里存在，问题的原因也不是什么计算机的原因，而是编程语言采用的计算标准规则本身就有这个缺陷导致的

墨笙弘一 2017-02-17

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引用 2 楼 Warton_ 的回复:

引用 1 楼 baidu_35973790 的回复:
难道不是0.9
并不是，你运行一下发现是0.89999999999999999

因为是按照double类型的进行了运算，你看看double类型有多少位小数。。。

乐之者v 2017-02-17

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float，double类型的运算容易精度缺失，可以用BigDecimal来计算结果。

baidu_35973790 2017-02-17

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这个博客里有，跟小数在计算机中的存储有关系

baidu_35973790 2017-02-17

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http://blog.csdn.net/lm272001573/article/details/53553229

Warton_ 2017-02-17

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引用 1 楼 baidu_35973790 的回复:

难道不是0.9

并不是，你运行一下发现是0.89999999999999999

baidu_35973790 2017-02-17

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难道不是0.9

ryuugu_rena 2017-02-17

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丢失精度了，不想丢失的话就用BigDecimal

love蕾2012 2017-02-17

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与数据在计算机里面的存储有关，类似double类型的运算，可以使用BigDecimal

更优更快人工智能自动SQL优化----------http://www.sina.com.cn 2001/12/12 17:48 中国电脑教育报文/SQL爱好者　　所谓SQL，就是指Structured Query Language(结构化查询语言)，它是目前使用最广泛的数据库语言，用来和数据库打交道，从数据库中得到用户需要的数据。但是要想熟练使用SQL语句，也不是一件简单的事，有些语句使用起来也比较麻烦。如果我们对SQL语句进行优化，那么用户使用起来就会方便许多。　　简单来说，SQL语句的优化就是将性能低下的SQL语句转换成达到同样目的的性能优异的SQL语句。人工智能自动SQL优化就是使用人工智能技术，自动对SQL语句进行重写，找到性能最好的等效SQL语句。　　人工智能自动SQL 优化　　随着人工智能技术的发展和在数据库优化领域应用的深入，在20世纪90年代末终于出现了突破性的进展——人工智能自动SQL优化。目前在商用数据库领域LECCO TechnologyLimited(灵高公司)拥有该技术并提供使用该技术的自动优化产品——LECCO SQL Expert，其支持Oracle、Sybase、MS SQLServer和IBMDB2数据库平台。该产品针对数据库应用的开发和维护阶段提供了几个特别的模块：SQL语法优化器、PL/SQL集成化开发调试环境(IDE)、扫描器、数据库监视器等。图1 人工智能自动SQL优化示意图　　其核心模块之一“SQL语法优化器”的工作原理大致如下(如图1)：　　一条源SQL语句输入→“人工智能反馈式搜索引擎”对输入的SQL语句结合检测到的数据库结构和索引进行重写，产生N条等效的SQL语句输出→产生的N条等效SQL语句再送入“人工智能反馈式搜索引擎”进行重写，直至无法产生新的输出或搜索限额满→对输出的SQL语句进行过滤，选出具有不同执行计划的SQL语句(即不同的执行效率)→对得到的SQL语句进行批量测试，找出性能最好的SQL语句。图2 优化前的SQL语句　　自动优化实例　　假设我们从源代码中抽取出这条SQL语句(如图2)：　　SELECTCOUNT(*)FROMEMPLOY-EE WHEREEXISTS(SELECT'X'FROM DEPARTMENTswheresEMP_DEPT=DPT_IDAND DPT_NAME LIKE'AC%')AND EMP_IDIN(SELECT SAL_EMP_IDFROM EMP_SAL_HISTB WHERESAL_SALARY＞70000) 　　按“优化”按钮后，经过十几秒，SQL Expert就完成了优化的过程，从优化细节中可以看到，它在十几秒的时间内重写产生了2267条等价的SQL语句，其中136条SQL语句有不同的执行计划(如图3)。图3 优化结果　　接下来我们可以对自动重写产生的136条具有不同执行计划的SQL语句进行批运行测试，以选出性能最佳的等效SQL语句。按下“批运行”按钮，在“终止条件”页选择“最佳运行时间SQL语句”(如图4)，按“确定”。图4 测试条件　　经过几分钟的测试运行后，我们可以发现SQL124的运行时间和反应时间最短。运行速度约有22.75倍的提升(源SQL语句运行时间为2.73秒，SQL124运行时间为0.12秒，如图5)。图5 测试结果　　我们把SQL124放入源代码中，结束一条SQL语句的优化工作。从上例可以看到，LECCO SQL Expert的自动重写技术使原来需要几小时才能完成的SQL语句的优化工作，缩减到几分钟之内就可以完成。数据库管理员和开发人员可以从繁重的SQL语句优化工作中解脱出来。　　边做边学式训练　　LECCO SQL Expert不仅能够找到最佳的SQL语句，而且提供的“边做边学式训练”还能够教会开发人员和数据库管理员如何写出性能最好的SQL语句。LECCO SQL Expert的“SQL比较器”可以标明源SQL和待选SQL之间的不同之处。LECCO SQL Expert详尽的上下文敏感帮助系统可以指出执行计划的深层含义。图6 源语句与SQL124的比较　　以上面优化的结果为例，为了查看源SQL语句和SQL124在写法上的不同，我们可以按下“比较器”按钮，对SQL124和源SQL语句进行比较。如果选择“双向比较”复选框，“SQL比较器”可以将两条互相间的不同之处以蓝色表示。当然，你也可以从源语句和重写后的SQL语句中任选两条进行比较(如图6)。　　从比较的结果可以看到，重写得到的SQL124把第一个Exists改写成了In；在字段DPT_ID上进行了合并空字符串的操作以诱导数据库先执行子查询中的(SELECTDPT_ID||'FROMDEPART-MENTWH

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