文章主旨：

本文通过分析浮点数精度问题的原理，详细介绍了如何使用 Java 中的 BigDecimal 类解决高精度计算需求，涵盖其设计原理、使用方法和典型应用场景。

关键要点：

• 浮点数精度问题的根源在于存储方式基于 IEEE 754 标准，导致无法精确表示某些数值。
• BigDecimal 使用字符串存储数字，避免了浮点数精度丢失问题。
• BigDecimal 提供精确的算术运算方法及可配置的舍入模式，适用于金融、科学计算等高精度场景。
• 建议通过字符串构造 BigDecimal 对象，避免浮点数引入的精度问题。
• 典型应用场景包括货币计算、科学计算和统计分析等。

内容结构：

1. 前言

作者通过浮点数精度问题的日常开发案例引出主题，强调精度问题可能导致严重后果，并提出 BigDecimal 是解决方案。

2. 浮点数为什么会丢失精度

• 浮点数存储基于 IEEE 754 标准，由符号位、指数和尾数组成。
• 由于计算机存储空间有限，浮点数只能表示近似值，从而导致累积误差。

3. BigDecimal 的魔法

• 核心设计：使用字符串存储数字，确保精确表示。
• 内部存储结构：由 BigInteger 存储整数部分，int scale 表示小数点后位数。
• 源码解析：详细分析 BigDecimal 的构造方法和加法运算逻辑，强调其精度保障机制。

4. 基本用法

• 加减乘除：使用 add、subtract、multiply 和 divide 方法实现精确运算。
• 舍入模式：提供多种舍入模式，满足不同场景需求。
• 比较大小：通过 compareTo 方法实现精确比较。

5. 实战演示

• 货币计算：通过 setScale 和 RoundingMode 实现精确价格计算。
• 科学计算：使用 pow 方法处理高精度指数运算。
• 统计分析：避免累积误差，通过 add 方法实现精确数据统计。

6. 总结

BigDecimal 通过精确表示、精确运算和可配置舍入模式解决了浮点数精度问题，是高精度计算的首选方案。

文章总结：

本文逻辑清晰，内容全面，适合开发者学习和实践 BigDecimal 的使用，建议在需要高精度计算场景下优先选择 BigDecimal。

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