Objective-C拓展了C,自然很多用法是和C一致的。比如浮点数转化成整数，就有以下四种情况。
1.简单粗暴，直接转化
float f = 1.5; int a; a = (int)f; NSLog("a = %d",a);
输出结果是1。（int）是强制类型转化，丢弃浮点数的小数部分。
2.高斯函数，向下取整
float f = 1.6; int a; a = floor(f); NSLog("a = %d",a);
输出结果是1。floor()方法是向下取整，类似于数学中的高斯函数 [].取得不大于浮点数的最大整数，对于正数来说是舍弃浮点数部分，对于复数来说，舍弃浮点数部分后再减1.
3.ceil函数，向上取整。
float f = 1.5; int a; a = ceil(f); NSLog("a = %d",a);
输出结果是2。ceil()方法是向上取整，取得不小于浮点数的最小整数，对于正数来说是舍弃浮点数部分并加1，对于复数来说就是舍弃浮点数部分.
4.通过强制类型转换四舍五入。
float f = 1.5; int a; a = (int)(f+0.5); NSLog("a = %d",a);
其中原理非常简单，所以就不做详细说明了。
在iOS开发中，和货币价格计算相关的，需要注意计算精度的问题。即使只是两位小数，也会出现误差。使用float类型运算，是完全不够的。经过一番测试，最后选择使用系统提供的API的NSDecimalNumber来进行更好的解决。
作为一个对外的库，鉴于版本延续，我们保留对外的flaot的类型，不改变接口，选择进行内部适配。
以下是一些基本的测试，
原始数据
| float a = 0.01; int b = 99999999; double c = 0.0; |
1：使用浮点运算，
| c = a*b; NSLog(@"%f",c); NSLog(@"%.2f",c); |
使用double类型存储没有触及问题的实质，完全不能解决。
| 2011-12-30 11:04:00.121 Untitled[2912:207] 1000000.000000 2011-12-30 11:04:00.123 Untitled[2912:207] 1000000.00 |
2：使用类型转换，提高精度
| c = a*(double)b; NSLog(@"%f",c); NSLog(@"%.2f",c); |
Double运算的精度是提高了，可是浮点数的数值早已经出现了精度的不准确，即使存储空间足够，同样还是不准确的数值。
| 2011-12-30 11:04:00.123 Untitled[2912:207] 999999.967648 2011-12-30 11:04:00.124 Untitled[2912:207] 999999.97 |
3：通过和NSString的转换，将计算的原始数据转换为纯粹的double类型的数据，这样的计算精度就可以达到要求了。
| NSString *objA = [NSString stringWithFormat:@"%.2f", a]; NSString *objB = [NSString stringWithFormat:@"%.2f", (double)b]; c = [objA doubleValue] * [objB doubleValue]; NSLog(@"%.2f",c); |
计算的结果还是比较准确的，不过需要做格式化输入和格式化输出的处理。同时使用NSString来转换，这样的写法看起来比较奇怪。
| 2011-12-30 11:04:00.190 Untitled[2912:207] 999999.99 |
4：个人还是比较喜欢使用系统提供的类型来进行计算。通过NSDecimalNumber提供的计算方式，可以很好的计算出准确的精度的数据，同时不需要使用格式化输出等。
其计算的精度是比较高，这是官方建议的货币计算的API，对乘除等计算都有单独的API接口来提供。
| NSString *decimalNumberMutiplyWithString(NSString *multiplierValue,NSString *multiplicandValue) { NSDecimalNumber *multiplierNumber = [NSDecimalNumber decimalNumberWithString:multiplierValue]; NSDecimalNumber *multiplicandNumber = [NSDecimalNumber decimalNumberWithString:multiplicandValue]; NSDecimalNumber *product = [multiplicandNumber decimalNumberByMultiplyingBy:multiplierNumber]; return [product stringValue]; }
NSLog(@"%@",decimalNumberMutiplyWithString([NSString stringWithFormat:@"%f",a], [NSString stringWithFormat:@"%d",b])); |
只是测试，所以接口名大致写写，名字取得比较不那么讲究，希望可以表达清楚。
总的来说，对于货币计算，应该需要注意精度的问题。同时在运算的时候，应该优先选用框架提供的API，否则，就应该使用足够精度的类型运算，同时对自己写的接口进行足够的说明，要求开发者按照规范来使用。
在自己不能保证足够准确的情况下，用适当的说明的要求来规避责任还是可以接受的。至少被人抱怨两句总比出错强。
elf.orderCost.text = [NSStringstringWithFormat:@"%.1f元",self.order.cost.floatValue];
%.1f 表示小数点一位，%.2f 表示小数点2位，依次类推.
格式定义
The format specifiers supported by the NSString formatting methods and CFString formatting functions follow the IEEE printf specification; the specifiers are summarized in Table 1. Note that you can also use the “n$” positional specifiers such as %1$@ %2$s. For more details, see the IEEE printf specification. You can also use these format specifiers with the NSLog function.
平台依赖
Mac OS X uses several data types—NSInteger, NSUInteger,CGFloat, and CFIndex—to provide a consistent means of representing values in 32- and 64-bit environments. In a 32-bit environment, NSInteger and NSUInteger are defined as int and unsigned int, respectively. In 64-bit environments, NSInteger and NSUInteger are defined as long and unsigned long, respectively. To avoid the need to use different printf-style type specifiers depending on the platform, you can use the specifiers shown in Table 2. Note that in some cases you may have to cast the value.
The following example illustrates the use of %ld to format an NSInteger and the use of a cast.
| 1 2 |
NSInteger i = 42; |
In addition to the considerations mentioned in Table 2, there is one extra case with scanning: you must distinguish the types for float and double. You should use %f for float, %lf for double. If you need to use scanf (or a variant thereof) with CGFloat, switch to double instead, and copy the double to CGFloat.
| 1 2 3 4 |
CGFloat imageWidth; |
It is important to remember that %lf does not represent CGFloat correctly on either 32- or 64-bit platforms. This is unlike %ld, which works for long in all cases.
