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十进制与双精度！ - 我应该使用哪一种以及何时使用？

发布于 2024-07-27 21:26:14 字数 109 浏览 2 评论 0原文

我不断看到人们在 C# 中使用双精度。我知道我在某处读到双倍有时会失去精度。我的问题是什么时候应该使用双精度类型，什么时候应该使用十进制类型？哪种类型适合货币计算？（即超过 1 亿美元）

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蹲墙角沉默 2024-08-03 21:26:14

对于金钱，总是十进制。这就是它被创建的原因。

如果数字必须正确相加或平衡，请使用小数。这包括任何财务存储或计算、分数或人们可能手工完成的其他数字。

如果数字的确切值并不重要，请使用 double 来提高速度。这包括图形、物理或其他物理科学计算，其中已经存在“有效数字位数”。

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笨死的猪 2024-08-03 21:26:14

我的问题是什么时候应该使用
double 以及什么时候应该使用小数
类型？

decimal 用于当您使用 10^(+/-28) 范围内的值并且您对基于 10 表示的行为有期望时 - 基本上是金钱。

double 用于当您需要在截然不同的量级上相对精度（即在大值的尾随数字中丢失精度不是问题）时 - double覆盖超过 10^(+/-300)。科学计算就是最好的例子。

哪种类型适合钱
计算？

小数、小数、小数

不接受替代品。

最重要的因素是，double 作为二进制分数实现，无法准确表示许多十进制 分数（例如 0.1）根本及其总位数较少，因为它是 64 位宽，而十进制 是 128 位宽。最后，金融应用程序通常必须遵循特定的舍入模式（有时是法律强制要求的）。 十进制 支持这些； double 没有。

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做个少女永远怀春 2024-08-03 21:26:14

根据 浮点类型的特征：

.NET 类型	C# 关键字	精度
`System.Single`	float	~6-9 位
`System.Double`	double	~15-17 位
`System.Decimal`	十进制	28-29 位

我因使用错误的类型而被刺痛（好几个年前）的金额很大：

£520,532.52 - 8 位数字
£1,323,523.12 - 9 位数字

您用完了 100 万的浮点数。

15 位数字的货币价值：

£1,234,567,890,123.45

9 万亿，双倍。但通过除法和比较，情况会更加复杂（我绝对不是浮点和无理数方面的专家 - 参见马克的观点）。混合小数和双精度会导致问题：

数学或比较运算
使用浮点数
可能不会产生相同的结果，如果
使用十进制数是因为
浮点数可能不会
精确近似小数
数量。

什么时候应该使用双精度而不是十进制？ 有一些类似且更深入的答案。

对于货币应用程序，使用double而不是decimal是一种微观优化 - 这是我看待它的最简单的方式。

According to Characteristics of the floating-point types:

.NET Type	C# Keyword	Precision
`System.Single`	float	~6-9 digits
`System.Double`	double	~15-17 digits
`System.Decimal`	decimal	28-29 digits

The way I've been stung by using the wrong type (a good few years ago) is with large amounts:

£520,532.52 - 8 digits
£1,323,523.12 - 9 digits

You run out at 1 million for a float.

A 15 digit monetary value:

£1,234,567,890,123.45

9 trillion with a double. But with division and comparisons it's more complicated (I'm definitely no expert in floating point and irrational numbers - see Marc's point). Mixing decimals and doubles causes issues:

A mathematical or comparison operation
that uses a floating-point number
might not yield the same result if a
decimal number is used because the
floating-point number might not
exactly approximate the decimal
number.

When should I use double instead of decimal? has some similar and more in depth answers.

Using double instead of decimal for monetary applications is a micro-optimization - that's the simplest way I look at it.

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拒绝两难 2024-08-03 21:26:14

小数表示精确值。 Double 用于近似值。

USD: $12,345.67 USD (Decimal)
CAD: $13,617.27 (Decimal)
Exchange Rate: 1.102932 (Double)

Decimal is for exact values. Double is for approximate values.

USD: $12,345.67 USD (Decimal)
CAD: $13,617.27 (Decimal)
Exchange Rate: 1.102932 (Double)

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日久见人心 2024-08-03 21:26:14

对于金钱：十进制。它会花费更多的内存，但不会像 double 有时那样出现舍入问题。

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記柔刀 2024-08-03 21:26:14

绝对使用整数类型进行金钱计算。
这一点怎么强调都不为过，因为乍一看似乎浮点类型就足够了。

这里有一个 python 代码的例子：

>>> amount = float(100.00) # one hundred dollars
>>> print amount
100.0
>>> new_amount = amount + 1
>>> print new_amount
101.0
>>> print new_amount - amount
>>> 1.0

看起来很正常。

现在用 10^20 津巴布韦元再次尝试：

>>> amount = float(1e20)
>>> print amount
1e+20
>>> new_amount = amount + 1
>>> print new_amount
1e+20
>>> print new_amount-amount
0.0

如您所见，美元消失了。

如果你使用整数类型，它工作得很好：

>>> amount = int(1e20)
>>> print amount
100000000000000000000
>>> new_amount = amount + 1
>>> print new_amount
100000000000000000001
>>> print new_amount - amount
1

Definitely use integer types for your money computations.
This cannot be emphasized enough since at first glance it might seem that a floating point type is adequate.

Here an example in python code:

>>> amount = float(100.00) # one hundred dollars
>>> print amount
100.0
>>> new_amount = amount + 1
>>> print new_amount
101.0
>>> print new_amount - amount
>>> 1.0

looks pretty normal.

Now try this again with 10^20 Zimbabwe dollars:

>>> amount = float(1e20)
>>> print amount
1e+20
>>> new_amount = amount + 1
>>> print new_amount
1e+20
>>> print new_amount-amount
0.0

As you can see, the dollar disappeared.

If you use the integer type, it works fine:

>>> amount = int(1e20)
>>> print amount
100000000000000000000
>>> new_amount = amount + 1
>>> print new_amount
100000000000000000001
>>> print new_amount - amount
1

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