golang简明教程 golang算法

golang中浮点数精度损失问题可以通过“化浮整”解决；具体方法包括：1. 使用math/big包实现磨损，适合对精度要求高的场景，但性能较差；2. 乘以倍数转数为硬件磨损，性能好但需手动控制精度和处理故障；3． 使用第三方库如十进制，功能丰富且灵活但增加依赖；浮点数精度损失由其二进制存储方式无法精确表示某些十个行走小数；选择方案应根据精度、性能、代码复杂度综合考量；减法、乘法、除法同样需注意精度问题。

浮点精度损失是计算机科学中一个常见的问题，Golang也不是异常问题。简单来说，就是你期望的0.1 0.2可能不会相等0.3，而0.30000000000000004看起来很奇怪的结果。要解决这个问题，不能直接依赖浮点数计算，需要借助其他方法。

解决方案：

要实现Golang中的这种精确计算，主要思路是“化浮点数为整”，将浮点数转换为整数进行计算，然后再回回浮点数。以下是一些常用的方法：

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使用数学/大包： 这是Go标准库提供的处理大数的包，可以进行精确的整数和有理数损害。虽然使用起来有点复杂，但精度可以得到保证。package mainimport ( quot；fmtquot； quot；math/bigquot；)func main() { f1 ：= big.NewFloat(0.1) f2 ：= big.NewFloat(0.2) sum ：= new(big.Float).Add(f1， f2) fmt.Println(sum.String()) // 输出：0.3}登录后复制

这种方式的优点是精度高，缺点是性能相对较差，不适合对性能要求很高的场景。

乘以倍数转换为整数：将浮点数乘以一个足够大的倍数（比如10的n次方，n计算你需要的精度），为整数，进行整数损坏，然后再除以相应的倍数。package mainimport quot；fmtquot；func main() { a ：= 0.1 b ：= 0.2 aInt ：= int(a * 100) bInt ：= int(b * 100) sumInt ：= aInt bInt sum ：= float64(sumInt) / 100 fmt.Printf(quot；.2f\nquot；， sum) // 输出： 0.30}登录后复制

这种方法相对简单，性能也比较好，但需要自己控制精度和处理溢出问题。

使用第三方库：有一些第三方库专门用于处理夜间计算，例如github.com/shopspring/decimal。

package mainimport ( quot；fmtquot； quot；github.com/shopspring/decimalquot；)func main() { d1 ：=decimal.NewFromFloat(0.1) d2 ：=decimal.NewFromFloat(0.2) sum ：= d1.Add(d2) fmt.Println(sum.String()) // 输出： 0.3}后复制

第三方库通常会提供更丰富的功能和更好的操控性，但需要引入额外的依赖。为什么浮点数会精度损失？

这是因为浮点数在计算机中的二进制存储形式的，而有的十几个小数精确地转换为二进制小数。例如，0.1在二进制中是一个无限循环小数，只能用近似值表示，这导致了误差登录。可以想象一下，用有限的十五个小数去表示 1/3，无论你用多少位，都无法精确表示。如何选择合适的精确计算方法？

根据你的具体需求选择哪种方法。如果精度要求非常高，并且可以接受一定的性能损失，那么数学/大包或者第三方库是更好的选择。如果对性能要求较高，并且可以考虑一定范围内的精度损失，那么乘以倍数转换为整数的方法可能更适合。另外，还需要代码的复杂度和可维护性。引入第三方库会增加项目的依赖性，但可以简化代码。除了加法，其他损坏（减法、乘法、除法）

还是的，浮点数的减法、乘法和除法同样存在精度问题。无论是使用数学/大包、乘以倍数转换为整数，使用第三方库，都需要对这些侵犯进行相应的处理，以保证精度。例如，在使用乘以倍数转换为整数的方法时，乘法损坏可能导致溢出，除法损坏可能处理余数。

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