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JavaSE案例练习:化解double精度丢失,精准计算零钱分配

后端

导言

在软件开发的浩瀚海洋中,浮点数的处理是一项极具挑战性的任务。尤其是当涉及到货币计算时,微不足道的精度损失可能会带来灾难性的后果。本文将深入剖析一个JavaSE案例练习,探讨如何巧妙地解决double精度丢失问题,从而确保零钱分配的精确性。

案例场景

让我们想象这样一个场景:一家杂货店需要编写一个程序,要求用户输入一个总金额(双精度值),然后确定以尽可能少的纸币和硬币来达到这个金额。对于人类来说,这是一个简单的问题,但对于计算机却是一个微妙的挑战。

精度丢失的隐患

当使用double数据类型存储金额时,会出现精度丢失的风险。这是因为double只能近似表示小数,并且在某些情况下,舍入误差会累积,导致计算结果与预期值有轻微偏差。

解决方案:整数乘法

为了解决这个问题,我们将采用一种巧妙的策略,即整数乘法。我们将把输入的总金额乘以100,将其转换为整数分。这样一来,精度将提高两个数量级,有效地消除了舍入误差的影响。

算法步骤

  1. 提示用户输入总金额(double)。
  2. 将输入金额乘以100,转换为整数分。
  3. 初始化所需纸币和硬币的最小数量为0。
  4. 从最大的纸币或硬币(100元)开始,循环递减面额。
  5. 计算当前面额所需的纸币或硬币数量:所需数量 = 当前总金额 / 面额。
  6. 更新当前总金额:当前总金额 = 当前总金额 % 面额。
  7. 累加所需纸币或硬币的数量。
  8. 重复步骤4-7,直到当前总金额为0。
  9. 输出每种纸币和硬币所需的最小数量。

代码实现

import java.util.Scanner;

public class MoneyAllocation {

    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);

        // 提示用户输入总金额
        System.out.print("请输入总金额(例如123.45):");
        double amount = scanner.nextDouble();

        // 将金额转换为整数分
        long totalCents = Math.round(amount * 100);

        // 初始化所需纸币和硬币的数量
        int num100 = 0, num50 = 0, num20 = 0, num10 = 0, num5 = 0, num2 = 0, num1 = 0;

        // 循环递减面额,计算所需纸币和硬币的数量
        while (totalCents > 0) {
            if (totalCents >= 10000) {
                num100++;
                totalCents -= 10000;
            } else if (totalCents >= 5000) {
                num50++;
                totalCents -= 5000;
            } else if (totalCents >= 2000) {
                num20++;
                totalCents -= 2000;
            } else if (totalCents >= 1000) {
                num10++;
                totalCents -= 1000;
            } else if (totalCents >= 500) {
                num5++;
                totalCents -= 500;
            } else if (totalCents >= 200) {
                num2++;
                totalCents -= 200;
            } else {
                num1++;
                totalCents -= 100;
            }
        }

        // 输出所需的纸币和硬币的数量
        System.out.println("所需的纸币和硬币数量:");
        System.out.println("100元:" + num100);
        System.out.println("50元:" + num50);
        System.out.println("20元:" + num20);
        System.out.println("10元:" + num10);
        System.out.println("5元:" + num5);
        System.out.println("2元:" + num2);
        System.out.println("1元:" + num1);
    }
}

优势

这种整数乘法的解决方案具有以下优点:

  • 消除精度丢失: 通过将金额转换为整数分,消除了double计算中的舍入误差。
  • 准确分配: 算法确保以最少数量的纸币和硬币达到输入金额,满足杂货店的实际需求。
  • 简洁高效: 代码清晰易懂,执行效率高。

结论

通过巧妙地应用整数乘法,我们成功地解决了JavaSE案例练习中的double精度丢失问题。这种技术不仅适用于计算零钱分配,还可广泛应用于其他需要精确浮点数计算的场景。它彰显了编程中创新的力量,以及在面临技术挑战时保持严谨性的重要性。