1.概述
精度丢失，由于现代计算机中采用了浮点数来表示小数，这种表示法会存在精度丢失的问题。想要了解精度丢失的原因，可以去看博主另一篇文章，里面详细解释了其中的原因：
下面举一个精度丢失的例子：
// 商品价格 double price1 = 19.99; double price2 = 9.99; double price3 = 4.99; // 商品数量 int quantity1 = 2; int quantity2 = 3; int quantity3 = 1; // 计算每种商品的小计 double subtotal1 = price1 * quantity1; double subtotal2 = price2 * quantity2; double subtotal3 = price3 * quantity3; // 计算总价 double total = subtotal1 + subtotal2 + subtotal3; // 输出结果 System.out.println("商品1小计：" + subtotal1); System.out.println("商品2小计：" + subtotal2); System.out.println("商品3小计：" + subtotal3); System.out.println("购物车总价：" + total);
摸出手机算一下就知道，本来总价应该等于74.94，但是实际的运行结果等于：
这种精度丢失在诸如金融、航天等需要高精度运算的场景下是无法接受的，为了保证精度，JDK中推出了BigDecimal类型，用来进行浮点数的精确计算。将上面的例子改为BigDecimal后：
// 商品价格 BigDecimal price1 = new BigDecimal("19.99"); BigDecimal price2 = new BigDecimal("9.99"); BigDecimal price3 = new BigDecimal("4.99"); // 商品数量 int quantity1 = 2; int quantity2 = 3; int quantity3 = 1; // 计算每种商品的小计 BigDecimal subtotal1 = price1.multiply(new BigDecimal(quantity1)); BigDecimal subtotal2 = price2.multiply(new BigDecimal(quantity2)); BigDecimal subtotal3 = price3.multiply(new BigDecimal(quantity3)); // 计算总价 BigDecimal total = subtotal1.add(subtotal2).add(subtotal3); // 输出结果 System.out.println("商品1小计：" + subtotal1); System.out.println("商品2小计：" + subtotal2); System.out.println("商品3小计：" + subtotal3); System.out.println("购物车总价：" + total);
结果：
2.基本API
2.1.创建 BigDecimal 对象：
- BigDecimal(String val)：使用字符串表示创建一个 BigDecimal对象。
- BigDecimal(double val)：使用双精度浮点数创建一个 BigDecimal对象。
- BigDecimal(BigInteger val)：使用 BigInteger对象创建一个BigDecimal 对象。
BigDecimal bigDecimal1=new BigDecimal("0.8"); BigDecimal bigDecimal2=new BigDecimal(0.8); BigDecimal bigDecimal3=new BigDecimal(8);
2.3.基本运算方法：
add(BigDecimal augend)：加法操作，将当前 BigDecimal 对象与参数相加。
subtract(BigDecimal subtrahend)：减法操作，将当前 BigDecimal 对象减去参数。
multiply(BigDecimal multiplicand)：乘法操作，将当前 BigDecimal 对象与参数相乘。
divide(BigDecimal divisor)：除法操作，将当前 BigDecimal 对象除以参数。
- pow(int exponent)：指数操作，将当前 BigDecimal 对象的幂次方计算。
BigDecimal bigDecimal1=new BigDecimal("0.8"); BigDecimal bigDecimal2=new BigDecimal("0.2"); System.out.println(bigDecimal1.add(bigDecimal2)); System.out.println(bigDecimal1.multiply(bigDecimal2)); System.out.println(bigDecimal1.divide(bigDecimal2)); System.out.println(bigDecimal1.pow(2));
2.4.精度控制方法：
setScale(int newScale)：设置 BigDecimal对象的精度（小数点后的位数）。
setScale(int newScale, RoundingMode roundingMode)：设置 BigDecimal 对象的精度，并指定舍入模式。
- round(MathContext mc)：使用指定的舍入规则舍入当前 BigDecimal对象。
BigDecimal number = new BigDecimal("123.456789"); BigDecimal roundedNumber = number.setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
2.5.比较
- compareTo(BigDecimal val)：比较当前 BigDecimal对象与参数的大小关系。
- equals(Object obj)：比较当前 BigDecimal 对象与参数是否相等。
BigDecimal bigDecimal1 = new BigDecimal("123.456789"); BigDecimal bigDecimal2 = new BigDecimal("123.456789"); System.out.println(bigDecimal1.compareTo(bigDecimal2)); System.out.println(bigDecimal1.equals(bigDecimal2));
2.6.转换
intValue()、longValue()、floatValue()、doubleValue()：将 BigDecimal 对象转换为对应的基本数据类型。
toBigInteger()、toBigIntegerExact()：将 BigDecimal对象转换为 BigInteger对象。
- toBigInteger()、toBigIntegerExact()：将 BigDecimal对象转换为 BigInteger对象。
BigDecimal bigDecimal = new BigDecimal("123.456789"); int i = bigDecimal.intValue(); float v = bigDecimal.floatValue(); double v1 = bigDecimal.doubleValue(); long l = bigDecimal.longValue(); BigInteger bigInteger = bigDecimal.toBigInteger(); BigInteger bigInteger1 = bigDecimal.toBigIntegerExact();
3.注意事项
BigDecimal虽然能杜绝运算过程中的精度丢失，但无法杜绝初始化过程中的精度丢失，例如：
BigDecimal bigDecimal1=new BigDecimal(1.2); BigDecimal bigDecimal2=new BigDecimal(1.234); System.out.println(bigDecimal1.add(bigDecimal2));
上面代码就会存在精度丢失，因为我们输入1.2和1.234后，输入的数据会转浮点数存在计算机的内存中，这种转换过程中，精度就已经丢失了，BigDecimal去内存中读这两个数时，读出来的就是精度丢失的数。
为了确保精度，尽量用字符串来初始化：
BigDecimal bigDecimal1=new BigDecimal("1.2"); BigDecimal bigDecimal2=new BigDecimal("1.234"); System.out.println(bigDecimal1.add(bigDecimal2));
4.底层实现原理
BigDecimal底层的代码可读性不是很好，这里直接给出底层实现原理的总结：
在BigDecimal内部，它使用一个整数数组来存储数值的每一位。通常情况下，数组的每个元素表示一组十进制数的位数，例如，数组的第一个元素表示最低位，第二个元素表示十位，以此类推。每个数组元素都是一个32位整数，即可以存储0到2^32-1之间的数值。
为了表示一个数值，BigDecimal还需要维护一些其他的信息，包括符号（正数、负数或零）、小数点的位置以及数值的精度。这些信息通过额外的变量来保存。
在进行数值的运算时，BigDecimal会根据操作的类型和需要的精度，对两个数值进行相应的运算，例如加法、减法、乘法和除法。运算的过程中，它会对两个数值的符号进行处理，并按照数学规则进行运算。对于除法运算，BigDecimal会通过精确的算法进行计算，避免了浮点数除法可能产生的精度损失。
