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JAVA中有八种基本类型：

四种整型：byte，short，int，long	两种浮点类型：float,double	一种字符型：char	布尔类型：boolean

各个整型和浮点型的存储需求以及取值范围

原码，反码，补码

原码：	将一个数值采用二进制的方式表示，得到的就是原码。最高位为符号位，1表示负数，2表示整数。反码：	因为计算机只有加法，没有减法，在做减法运算的时候，可以认为是加上一个负数，这样可以减少计算机电路的复杂度。使用原码进行减法运算会出现问题，为了解决减法的问题，计算机引入了反码。	正数的反码与原码相同；负数的反码是由原码除符号位外，其它位取反，即“0”变成“1”，“1”变成"0"补码：	为了解决减法产生的正负零的问题，计算机引入了补码。	正数的补码与原码相同；负数的补码是由原码除符号为外，其他位取反，加一变换而成，即反码+1

为什么byte类型数值范围是127——（-128）

byte类型的表示数值范围是：-128-127，最高位是符号位，那么怎么能表示-128呢？	采用数轴的方式表示：					原码							补码	-1		1000 0001	，			1111 1111	-2		1000 0010	，			1111 1110	-3		1000 0011	，			1111 1101	.。。。。	可以看出-2的补码等于-1的补码-1，-3的补码等于-2的补码-1，依次递推，1000 0000是-128的补码，因此，byte的数值范围是-128-127。

浮点类型的精度丢失问题

浮点类型在计算机当中的存储

float存储需求是4字节（32位）, 其中1位最高位是符号位，中间8位表示阶位，后32位表示值 double存储需求是8字节（64为）,其中1位最高位是符号位，中间8位表示阶位，后52位表示值

浮点类型精度的丢失

一个精度丢失的例子：

public class SimpleTest {    public static void main(String[] args) {    	System.out.println(1.2 - 1);    }}0.19999999999999996

结果明显出问题了。

将十进制的0.2转化为2进制存储为：0.0011001100110011…是一个无限循环，因此，必定在二进制转化为十进制的过程时会产生误差，必定会有精度丢失。

解决精度丢失问题

JAVA中有一个类，专门解决精度`丢失问题：BigDecimal

public static void main(String[] args) {		   BigDecimal b1 = new BigDecimal(Float.toString(1.2f));		   BigDecimal b2 = new BigDecimal(Float.toString(1));		   float s = b1.subtract(b2).floatValue(); 		   System.out.println("s----" + s);}

这样得到的结果就是正确的。

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