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2008-09-08 18:24:00
1. 代码
2.中数字类型的转换法则
test1中看似除数中的所有的因子都被约掉了，只剩下了1000。但实际的输出却是5，而不是我们期望的1000。究其原因，是因为MICROS_PER_DAY按int类型进行的计算，而计算的结果是86400000000，已经超出了int类型的最大值，即溢出了(因int为32位，2^31-1=2147483647),24*60*60*1000*1000最后的结果是500654080（见程序中的print1的输出）。
在产生了错误的计算结果后，该结果被付给了long型的MICROS_PER_DAY，long型为64位，故保持了这个错误的结果，最终导致了最终结果的错误。
解决该问题的方法是，通过使用long常量来代替int常量作为每一个乘积的第一个因子，这样就可以强制表达式中所有的后续计算都使用long运算来完成，这样就不会丢失精度，即：
long MICROS_PER_DAY = 24L*60*60*1000*1000;
图中的六个实箭头表示了无信息损失的转换，而三个虚箭头表示的转换则可能丢失精度。
3.浮点类型float, double的数据不适合在不容许舍入误差的金融计算领域。
例如上面的test2，我们预期的得到的结果是0.1，但实际的输出却是0.8999999999999999。
这种误差产生的原因是因为浮点数实际上是用二进制系统表示的。而分数1/10在二进制系统中没有精确的表示，其道理就如同在十进制系统中无法精确表示1/3一样。看完下面的第4点就可以明白其中的原因了。
如果需要进行不产生舍入误差的精确数字计算，需要使用BigDecimal类。
4.既然说到了浮点型是使用二进制表示的，那么就再来复习以下这方面的内容。
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