OC浮点型精度问题

在OC中经常涉及到浮点型数据转换或者小数点后数据保留,这个就需要考虑到操作时浮点型数据精度问题。一般常用的有几种方法

一、不考虑四舍五入
1.直接类型转化
例如

float f = 1.5;
int a;
a = (int)f;
NSLog(@"a = %d",a); // 1

输出结果是1。(int)是强制类型转化,丢弃浮点数的小数部分。如果要保存小数点后多少为,就先乘再除

float f = 3.1415;
int b = f * 100;
float c = b/100.0;  
NSLog(@"b = %f",c); // 3.140000

2.使用NSDecimalNumber
NSDecimalNumber是NSNumber的子类,比NSNumber的功能更为强大,可以指定一个数的幂,四舍五入等操作。由于NSDecimalNumber精度较高,所以会比基本数据类型费时,所以需要权衡考虑,苹果官方建议在货币以及要求精度很高的场景下使用。

/**
 *  不四舍五入的将浮点型数据转成字符串
 *
 *  @param number   需要转换的浮点型数据
 *  @param position 保留小数点后几位
 */
-(NSString *)notRoundNumber:(double)number afterPoint:(int)position{
    
    NSDecimalNumberHandler* roundingBehavior = [NSDecimalNumberHandler decimalNumberHandlerWithRoundingMode:NSRoundDown scale:position raiseOnExactness:NO raiseOnOverflow:NO raiseOnUnderflow:NO raiseOnDivideByZero:YES];
    NSDecimalNumber *ouncesDecimal = [[NSDecimalNumber alloc] initWithFloat:price];
    NSDecimalNumber *roundedOunces = [ouncesDecimal decimalNumberByRoundingAccordingToBehavior:roundingBehavior];
    NSLog(@"%f", roundedOunces.floatValue);
    return [NSString stringWithFormat:@"%@",roundedOunces];
    
}

NSDecimalNumberHandler初始化时的关键参数:RoundingMode: 小数保留的类型
根据官方文档说明, 枚举值分析:
NSRoundPlain, 四舍五入
NSRoundDown, 只舍不入
NSRoundUp, 只入不舍
NSRoundBankers 四舍六入, 中间值时, 取最近的,保持保留最后一位为偶数

其他相关参数

参数 说明
scale 结果保留几位小数
raiseOnExactness 发生精确错误时是否抛出异常,一般为NO
raiseOnOverflow 发生溢出错误时是否抛出异常,一般为NO
raiseOnUnderflow 发生不足错误时是否抛出异常,一般为NO
raiseOnDivideByZero 被0除时是否抛出异常,一般为YES

参照一下图片, 理解上面枚举值:


RoundingMode.jpg

3.高斯函数,向下取整

float f = 1.6;
int a;
a = floor(f);
NSLog(@"a = %d",a); // 1

输出结果是1。floor()方法是向下取整,类似于数学中的高斯函数 .取得不大于浮点数的最大整数,对于正数来说是舍弃浮点数部分,对于负数来说,舍弃浮点数部分后再减1.

二、考虑四舍五入
1.使用round函数

round(12345.6789) 结果为:12346
round(12345.6789*100)/100 结果为:12345.68

2.通过强制类型转换
先将浮点型数据加上0.5,再进行转换

float f = 1.6;
int a;
a = (int)(f+0.5);
NSLog(@"a = %d",a); // 2

三、ceil函数,向上取整

float f = 1.5;
int a;
a = ceil(f);
NSLog(@"a = %d",a); // 2

ceil()方法是向上取整,取得不小于浮点数的最小整数,对于正数来说是舍弃浮点数部分并加1,对于负数来说就是舍弃浮点数部分.
精度转换时,经常要先乘以10的多少倍,之后再除以10的多少倍

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,590评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 86,808评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,151评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,779评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,773评论 5 367
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,656评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,022评论 3 398
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,678评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 41,038评论 1 299
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,659评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,756评论 1 330
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,411评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,005评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,973评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,203评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,053评论 2 350
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,495评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容