为什么不推荐使用浮点数来表示货币 2024年7月10日
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问：给我介绍下这篇文章的主要问题和原因：https://stackoverflow.com/questions/3730019/why-not-use-double-or-float-to-represent-currency

这篇文章讨论了在编程中为什么不推荐使用浮点数（float或double）来表示货币。主要问题和原因可以总结如下：

  1. 精度问题：
  • 浮点数在计算机中以二进制形式表示，可能无法精确地表示某些十进制数值，特别是对于货币计算中要求精确到小数点后几位的情况。这可能导致舍入误差或计算错误，从而影响财务计算的准确性。
  1. 舍入错误：
  • 浮点数在进行基本算术运算（如加法和乘法）时可能会产生微小的舍入误差。这些误差在长期复合计算中可能会积累，导致计算结果与预期值不符。
  1. 可读性和调试困难：
  • 使用浮点数表示货币可能使得代码不易读懂，因为人们不会期望看到微小的误差或舍入问题。这可能增加调试代码时的困难和复杂性。
  1. 推荐的替代方案：
  • 推荐使用整数类型来表示货币的最小单位（如美分或欧分），并在必要时进行适当的转换和格式化以显示给最终用户。这种方法可以避免浮点数带来的精度问题，并提高代码的可读性和可维护性。

因此，文章建议在处理货币和金融数据时，应避免使用浮点数，而是使用整数来保证精确性和可预测性。

问：深入讲下原因

当涉及到货币和金融数据时，为什么不推荐使用浮点数（float或double）是一个非常重要的问题，主要涉及到以下几个方面的深入讨论：

  1. 精度问题： 浮点数在计算机内部以二进制形式表示，而大多数货币单位是以十进制形式表示的，例如美元的小数位和欧元的分。这种二进制表示可能导致浮点数无法精确地表示某些十进制数值。例如，十进制的 0.1 在二进制中是一个无限循环的小数 0.0001100110011...。这种精度问题会导致在货币计算中出现舍入误差，从而影响到财务计算的准确性和可靠性。 例子：
   double total = 0.1 + 0.2; // 结果会是一个接近 0.3 但不是精确的 0.3

在上述例子中，0.1 和 0.2 虽然简单的十进制数值看起来很直观，但是它们在浮点数表示中会产生一个微小的舍入误差，导致 total 的实际值可能是 0.30000000000000004，而不是预期的 0.3。对于货币计算来说，这种微小的差异是不可接受的。

  1. 舍入错误和累积问题： 在长期复合计算中，浮点数的舍入误差可能会逐步累积，导致最终计算结果与预期值相差甚远。例如，如果一个金融系统进行了大量的加法、减法和乘法运算，每一步都可能产生微小的舍入误差，这些误差会在长时间内累积并且变得显著。 例子：
   double balance = 100.0;
   double withdrawal = 0.1;
   balance -= withdrawal; // 可能会导致 balance 变成 99.89999999999999 而不是预期的 99.9

上述例子中，balance -= withdrawal; 可能导致 balance 的实际值不是预期的 99.9，而是一个非常接近 99.9 的值，例如 99.89999999999999。虽然看似微小的差异，但在复杂的金融应用中，这种误差会累积并产生重大影响。

  1. 可读性和调试困难： 使用浮点数来表示货币可能会使代码变得不易读懂和调试，因为人们通常不会期望看到微小的舍入误差或不精确的计算结果。这可能导致开发人员难以理解和排查代码中的错误，特别是在涉及复杂金融逻辑或大量计算的情况下。
  2. 推荐的替代方案： 为了避免上述问题，推荐使用整数类型来表示货币的最小单位（例如美分或欧分），而不是使用浮点数。这种做法称为"货币分离"（Currency separation），即将所有货币数值转换为整数处理，以避免精度问题和舍入误差。例如，对于美元，将金额以整数美分的形式存储和计算，而在需要显示给用户时，再进行适当的转换和格式化。 例子：
   int amountInCents = 1000; // 代表 $10.00

使用整数来表示货币不仅可以确保精确性，还能提高代码的可读性和可维护性，因为它消除了浮点数可能带来的复杂性和不确定性。

综上所述，避免使用浮点数来处理货币和金融数据是一个基于数值精度、舍入误差、可读性和调试方面的明智选择。通过使用整数类型和适当的转换策略，可以确保在金融计算中获得可靠和精确的结果。