BigDecimal的加减乘除计算方法详解
前阵子做题遇到了大数的精确计算，再次认识了bigdecimal
关于bigdecimal意外的有许多小知识点和坑，这里特此整理一下为方便以后学习，希望能帮助到其他的萌新
bigdecimal的运算——加减乘除
首先是bigdecimal的初始化
这里对比了两种形式，第一种直接value写数字的值，第二种用string来表示
bigdecimal num1 = new bigdecimal(0.005);
bigdecimal num2 = new bigdecimal(1000000);
bigdecimal num3 = new bigdecimal(-1000000);
//尽量用字符串的形式初始化
bigdecimal num12 = new bigdecimal("0.005");
bigdecimal num22 = new bigdecimal("1000000");
bigdecimal num32 = new bigdecimal("-1000000");
我们对其进行加减乘除绝对值的运算
其实就是bigdecimal的类的一些调用
加法 add()函数 减法subtract()函数
乘法multiply()函数 除法divide()函数 绝对值abs()函数
我这里承接上面初始化bigdecimal分别用string和数进行运算对比
//加法
bigdecimal result1 = num1.add(num2);
bigdecimal result12 = num12.add(num22);
//减法
bigdecimal result2 = num1.subtract(num2);
bigdecimal result22 = num12.subtract(num22);
//乘法
bigdecimal result3 = num1.multiply(num2);
bigdecimal result32 = num12.multiply(num22);
//绝对值
bigdecimal result4 = num3.abs();
bigdecimal result42 = num32.abs();
//除法
bigdecimal result5 = num2.divide(num1,20,bigdecimal.round_half_up);
bigdecimal result52 = num22.divide(num12,20,bigdecimal.round_half_up);
我把result全部输出可以看到结果
这里出现了差异，这也是为什么初始化建议使用string的原因
※ 注意：
1）system.out.println()中的数字默认是double类型的，double类型小数计算不精准。
2）使用bigdecimal类构造方法传入double类型时，计算的结果也是不精确的！
因为不是所有的浮点数都能够被精确的表示成一个double 类型值，有些浮点数值不能够被精确的表示成 double 类型值，因此它会被表示成与它最接近的 double 类型的值。必须改用传入string的构造方法。这一点在bigdecimal类的构造方法注释中有说明。
完整的test代码如下：
import java.math.bigdecimal;
import java.util.scanner;
public class testthree {
public static void main(string[] args) {
bigdecimal num1 = new bigdecimal(0.005);
bigdecimal num2 = new bigdecimal(1000000);
bigdecimal num3 = new bigdecimal(-1000000);
//尽量用字符串的形式初始化
bigdecimal num12 = new bigdecimal("0.005");
bigdecimal num22 = new bigdecimal("1000000");
bigdecimal num32 = new bigdecimal("-1000000");
//加法
bigdecimal result1 = num1.add(num2);
bigdecimal result12 = num12.add(num22);
//减法
bigdecimal result2 = num1.subtract(num2);
bigdecimal result22 = num12.subtract(num22);
//乘法
bigdecimal result3 = num1.multiply(num2);
bigdecimal result32 = num12.multiply(num22);
//绝对值
bigdecimal result4 = num3.abs();
bigdecimal result42 = num32.abs();
//除法
bigdecimal result5 = num2.divide(num1,20,bigdecimal.round_half_up);
bigdecimal result52 = num22.divide(num12,20,bigdecimal.round_half_up);
system.out.println("加法用value结果："+result1);
system.out.println("加法用string结果："+result12);
system.out.println("减法value结果："+result2);
system.out.println("减法用string结果："+result22);
system.out.println("乘法用value结果："+result3);
system.out.println("乘法用string结果："+result32);
system.out.println("绝对值用value结果："+result4);
system.out.println("绝对值用string结果："+result42);
system.out.println("除法用value结果："+result5);
system.out.println("除法用string结果："+result52);
}
}
除法divide()参数使用
使用除法函数在divide的时候要设置各种参数，要精确的小数位数和舍入模式，不然会出现报错
我们可以看到divide函数配置的参数如下
即为 （bigdecimal divisor 除数， int scale 精确小数位， int roundingmode 舍入模式）
可以看到舍入模式有很多种bigdecimal.round_xxxx_xxx, 具体都是什么意思呢
计算1÷3的结果（最后一种round_unnecessary在结果为无限小数的情况下会报错）
八种舍入模式解释如下
1、round_up
舍入远离零的舍入模式。
在丢弃非零部分之前始终增加数字(始终对非零舍弃部分前面的数字加1)。
注意，此舍入模式始终不会减少计算值的大小。
2、round_down
接近零的舍入模式。
在丢弃某部分之前始终不增加数字(从不对舍弃部分前面的数字加1，即截短)。
注意，此舍入模式始终不会增加计算值的大小。
3、round_ceiling
接近正无穷大的舍入模式。
如果 bigdecimal 为正，则舍入行为与 round_up 相同;
如果为负，则舍入行为与 round_down 相同。
注意，此舍入模式始终不会减少计算值。
4、round_floor
接近负无穷大的舍入模式。
如果 bigdecimal 为正，则舍入行为与 round_down 相同;
如果为负，则舍入行为与 round_up 相同。
注意，此舍入模式始终不会增加计算值。
5、round_half_up
向“最接近的”数字舍入，如果与两个相邻数字的距离相等，则为向上舍入的舍入模式。
如果舍弃部分 >= 0.5，则舍入行为与 round_up 相同;否则舍入行为与 round_down 相同。
注意，这是我们大多数人在小学时就学过的舍入模式(四舍五入)。
6、round_half_down
向“最接近的”数字舍入，如果与两个相邻数字的距离相等，则为上舍入的舍入模式。
如果舍弃部分 > 0.5，则舍入行为与 round_up 相同;否则舍入行为与 round_down 相同(五舍六入)。
7、round_half_even
向“最接近的”数字舍入，如果与两个相邻数字的距离相等，则向相邻的偶数舍入。
如果舍弃部分左边的数字为奇数，则舍入行为与 round_half_up 相同;
如果为偶数，则舍入行为与 round_half_down 相同。
注意，在重复进行一系列计算时，此舍入模式可以将累加错误减到最小。
此舍入模式也称为“银行家舍入法”，主要在美国使用。四舍六入，五分两种情况。
如果前一位为奇数，则入位，否则舍去。
以下例子为保留小数点1位，那么这种舍入方式下的结果。
1.15>1.2 1.25>1.2
8、round_unnecessary
断言请求的操作具有精确的结果，因此不需要舍入。
如果对获得精确结果的操作指定此舍入模式，则抛出arithmeticexception。
总结
本篇文章就到这里了，希望能给你带来帮助，也希望您能够多多关注的更多内容！