bigdecimal.divide_bigdecimaldivide方法：

beiqi IT运维 2025-12-22 12:20:14 1

本文目录一览：

1、bigdecimal加减乘除运算是什么?
2、bigdecimal加减乘除有哪些?
3、怎么解决BigDecimal里面无限循环小数的问题

bigdecimal加减乘除运算是什么?

1、减法：使用subtract（）方法，如：BigDecimal sub = ***.subtract（mbBigDecimal）；输出结果为减法： + sub。乘法：通过multiply（）方法，如：BigDecimal mul = ***.multiply（mdBigDecimal）；结果会显示为乘法： + mul。

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2、BigDecimal加减乘除运算是指在Java等编程语言中，使用BigDecimal类进行高精度的四则运算。以下是详细的解释：加法和减法：加法：使用add方法。该方法返回一个新的BigDecimal对象，表示当前对象与操作数的和。可以指定结果的精度和舍入模式。减法：使用subtract方法。

3、bigdecimal的运算顺序涉及其基础操作，包括初始化和各类函数的调用。首先，你需要进行加法add（）、减法subtract（）、乘法multiply（）以及除法divide（）的运算。同时，绝对值abs（）也是常用的功能之一。

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4、BigDecimal加减乘除运算顺序遵循数学中的运算优先级规则。运算顺序：BigDecimal的加减乘除运算顺序遵循数学中的运算优先级。先进行括号内的运算，然后是乘法和除法，最后是加法和减法。这意味着如果有多个运算同时发生，将会按照上述顺序依次计算。

5、使用BigDecimal要用String来够造，要做一个加法运算，需要先将两个浮点数转为String，然后够造成BigDecimal，在其中一个上调用add方法，传入另一个作为参数，然后把运算的结果（BigDecimal）再转换为浮点数。

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bigdecimal加减乘除有哪些?

1、//BigDecimal add = ma.add（mb），System.out.println（加法：+add）。BigDecimal sub =ma.subtract（mb），System.out.println（减法：+sub）。

2、下面详细解释BigDecimal的加减乘除运算：加法和减法：BigDecimal类提供了add方法和subtract方法来进行加法和减法运算。这两个方法都返回一个新的BigDecimal对象，其结果是这个对象与操作数的和或差。使用这些方法时，可以指定结果的精度和舍入模式。乘法：对于乘法运算，BigDecimal类提供了multiply方法。

4、BigDecimal负数可以进行乘除运算。在Java中，BigDecimal类用于表示不可变的、任意精度的有符号十进制数。这意味着，无论是正数还是负数，BigDecimal都可以进行加减乘除等运算。乘法运算：对于BigDecimal的负数乘法运算，可以直接使用multiply（）方法。

怎么解决BigDecimal里面无限循环小数的问题

通过BigDecimal的divide方法进行除法时当不整除，出现无限循环小数时，就会抛这个异常。解决之道：就是给divide设置精确的小数点divide（xxxxx，2， BigDecimal.ROUND_HALF_EVEN）；循环小数如何化分数众所周知，有限小数是十进分数的另一种表现形式，因此，任何一个有限小数都可以直接写成十分之几、百分之几、千分之几……的数。

整型计算：将小数转换为整型进行计算，可以避免浮点运算的精度问题。但这种方法可能不适用于所有情况，因为整型计算可能会引入其他类型的误差。使用高精度数据类型：Python中的decimal模块。Java中的BigDecimal类。其他编程语言中可能也有类似的高精度数据类型或库。

要用BigDecimal表示金额，主要出于以下原因：解决浮点数精度问题在计算机中，浮点数（如float和double）的表示是基于二进制的科学计数法。由于十进制中的某些小数（如0.1）在二进制中是无限循环小数，因此使用浮点数来表示和运算这些小数时会产生精度损失。

解决方案包括：使用BigDecimal类进行精确计算，推荐通过字符串构造对象（如BigDecimal（String val）以避免精度问题。控制小数位数和舍入模式（如scale和roundingMode）。用整数表示数值（如以分为单位处理货币）。避免直接比较浮点数，改用误差范围判断。这些方法可有效减少或消除浮点数运算中的精度问题。

要用BigDecimal表示金额，主要基于以下几个原因：精度问题浮点数的精度限制：在计算机中，浮点数（如float和double）的表示是基于二进制的科学计数法。由于十进制中的某些小数（如0.1）在二进制中是无限循环小数，因此使用浮点数来表示和运算这些小数时会产生精度损失。

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