『壹』 java中的浮點數范圍及IEEE 754標准中的規定是否相同，為什麼
相同，JAVA遵循IEEE754。
0x7f800000應該定義為正無窮大，
java.lang.Float中用public static final float POSITIVE_INFINITY 定義。
按IEEE754，實際值大概是
0x7f800000
S' E'(移碼) D'
0 1111 1111 000 0000 0000 0000 0000 0000
S E（符號取反的補碼） D
+1 0 111 1111 1.000 0000 0000 0000 0000 0000
S ES ED D
+1 0 111 1111 1.000 0000 0000 0000 0000 0000
Data = S*D*(2^E) = (+1)*1.0*(2^127) = 2^127
『貳』 浮點數因截斷誤差不能精確比較，為何java里有時可以有時不可以
可以乘以10 變為整數循環
『叄』 為什麼說Java的浮點運算危害了普天下的芸芸眾生
JAVA在基本 float 類型和包裝類 Float 之間，用於比較 NaN 和 -0 的規則是不同的。對於 float 值，比較兩個 NaN 值是否相等將會得到 false ，而使用 Float.equals() 來比較兩個 NaN Float 對象會得到 true 。造成這種現象的原因是，如果不這樣的話，就不可能將 NaN Float 對象用作 HashMap 中的鍵。類似的，雖然 0 和 -0 在表示為浮點值時，被認為是相等的，但使用 Float.compareTo() 來比較作為 Float 對象的 0 和 -0 時，會顯示 -0 小於 0 。
由於無窮大、NaN 和 0 的特殊行為，當應用浮點數時，可能看似無害的轉換和優化實際上是不正確的。例如，雖然好象 0.0-f 很明顯等於 -f ，但當 f 為 0 時，這是不正確的。還有其它類似的 gotcha。
浮點運算很少是精確的。雖然一些數字（譬如 0.5 ）可以精確地表示為二進制（底數 2）小數（因為 0.5 等於 2 -1），但其它一些數字（譬如 0.1 ）就不能精確的表示。因此，浮點運算可能導致舍入誤差，產生的結果接近【但不等於】您可能希望的結果。
不要用浮點值表示精確值，一些非整數值（如幾元和幾分這樣的小數）需要很精確。浮點數不是精確值，所以使用它們會導致舍入誤差。因此，使用浮點數來試圖表示象貨幣量這樣的精確數量不是一個好的想法。使用浮點數來進行美元和美分計算會得到災難性的後果。浮點數最好用來表示象測量值這類數值，這類值從一開始就不怎麼精確。
『肆』 JAVA中怎麼判斷兩個浮點數相等
一般情況下: 浮點數的相等 ,可以使用 == 進行比較 . 但是浮點數, 畢竟涉及到精度問題, 如果要考慮精度的問題 ,那麼可以使用BigDecimal 類
參考代碼
publicclassTest{
publicstaticvoidmain(String[]args){
System.out.println(0.1*3==0.3);//false
System.out.println(0.1*3);//0.30000000000000004
System.out.println(0.3d);//0.3
BigDecimalb1=newBigDecimal("0.1");
BigDecimalb2=newBigDecimal("3");
BigDecimalb3=newBigDecimal("0.3");
BigDecimalb4=b1.multiply(b2);//乘法
if(b4.compareTo(b3)==0){//如果兩者比較結果為0,那麼就是相等
System.out.println("相等");
}else{
System.out.println("不等");
}
}
}
『伍』 JAVA關於浮點數比較的問題
因為浮點數在java中是不精確的，比如double d=2.01，你列印出來也是2.01，但是實際上java虛擬機存儲的是2.010000000001這個數，java的浮點數不能存儲精確的小數點
『陸』 java中float和double的區別...
1、內存結構
float和double的范圍是由指數的位數來決定的。
float的指數位有8位，而double的指數位有11位，分布如下：
float：
1bit（符號位）
8bits（指數位）
23bits（尾數位）
double：
1bit（符號位）
11bits（指數位）
52bits（尾數位）
於是，float的指數范圍為-128~+127，而double的指數范圍為-1024~+1023，並且指數位是按補碼的形式來劃分的。
其中負指數決定了浮點數所能表達的絕對值最小的非零數；而正指數決定了浮點數所能表達的絕對值最大的數，也即決定了浮點數的取值范圍。
float的范圍為-2^128
~
+2^127，也即-3.40E+38
~
+3.40E+38；double的范圍為-2^1024
~
+2^1023，也即-1.79E+308
~
+1.79E+308。
2.
精度
float和double的精度是由尾數的位數來決定的。浮點數在內存中是按科學計數法來存儲的，其整數部分始終是一個隱含著的「1」，由於它是不變的，故不能對精度造成影響。
float：2^23
=
8388608，一共七位，由於最左為1的一位省略了，這意味著最多能表示8位數：
2*8388608
=
16777216
。有8位有效數字，但絕對能保證的為7位，也即
float的精度為7~8位有效數字
double：2^52
=
4503599627370496，一共16位，同理，
double的精度為16~17位
之所以不能用f1==f2來判斷兩個數相等，是因為雖然f1和f2在可能是兩個不同的數字，但是受到浮點數表示精度的限制，有可能會錯誤的判斷兩個數相等！
『柒』 java如何判斷兩個float怎麼比大小
浮點數判斷需要注意，float 和double 的精度范圍，超過范圍的數字會被忽略
(1) 浮點數大小判斷
如果沒有等號關系在裡面，也就必然一大一小，那麼直接用 > 或者 <
(2) 浮點數相等判斷
因為 浮點數在內存中存放，可能無法精確的儲存，所以同一個值，可能有不同的內存數據，所以要使用以下的方法：
以float 為例，32位APP中精度為 6-7，所以取 1e-7。
兩個數字 A 、 B，
if ( |A-B| <1e-7 ) 則 A、B相等。
『捌』 java里的浮點數是什麼意思
float表示單精度浮點數在機內佔4個位元組，用32位二進制描述。
浮點數在機內用指數型式表示，分解為：數符，尾數，指數符，指數四部分。
數符佔1位二進制，表示數的正負。
指數符佔1位二進制，表示指數的正負。
尾數表示浮點數有效數字，0.xxxxxxx,但不存開頭的0和點
指數存指數的有效數字。
指數佔多少位，尾數佔多少位，由計算機系統決定。
可能是數符加尾數佔24位，指數符加指數佔8位 -- float.
『玖』 java 的浮點數&整數
浮點數多數不能精確表示。
近似相等可以用兩數差的絕對值小於某個足夠小的數來判定。
『拾』 java中如何判斷一個浮點數是float型的還是double的
java中常量
的浮點數字就被認為是double型的，而且不能直接賦給float型的變數。。像float
a=1.2;
這樣的編繹直接出錯。。要寫成float
a=1.2f;
才行。