博客
关于我
Java中Math.round()方法的取整规则
阅读量:688 次
发布时间:2019-03-17

本文共 648 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

数学取整函数在Java中的应用示例分析

作为Java程序员,在日常的开发工作中,我们经常需要使用数学函数来处理数据。Math类中的round方法是一个非常实用的工具,能够对浮点数进行四舍五入运算。但是,了解它的具体行为对于开发工作至关重要。本文将通过一系列示例,详细探讨Math.round方法的工作原理及其在不同场景下的表现。

首先,来看正数值的处理。例如,将10.6四舍五入到最近的整数,结果是11。这是因为0.6已经超过了0.5的阈值。同样地,9.5则会被四舍五入到10,而10.49则会保留为10。这表明,对于正数值,Math.round方法遵循传统的四舍五入规则。

在处理负数时,情况有所不同。-10.6会被四舍五入到-11,这是因为-0.6在数值上低于-0.5的阈值。同样地,-9.5则会被四舍五入到-9,这与正数的情况相反。这是由于Math.round方法的 rounding mode属性为HALF_EVEN(半为偶),在处理半整数值时,会选择最近的较大的偶数。这一点在负数处理中尤为明显,因为负数的偶数和奇数具有不同的表现方式。

通过这些示例可以看出,Math.round方法在处理不同类型的数字时,会表现出不同的特性。因此,在实际应用中,我们需要根据具体需求选择适当的四舍五入方式。这对于确保程序的正确性和稳定性至关重要。

总之,掌握Math.round方法的行为特点,是每一个Java开发人员必不可少的技能。通过不断的练习和实践,我们能够更灵活地应用这些工具来解决实际问题。

转载地址:http://jfvhz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数(步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 文本图片去水印--同时保持文本原始色彩(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 通过微调SegFormer改进车道检测效果(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战—使用YOLOv8图像分割实现路面坑洞检测(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战篇——基于YOLOv8和OpenCV实现车速检测(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战|OpenCV实时弯道检测(详细步骤+源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实用技巧 | 使用OpenCV进行模糊检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实践教程|旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 工业缺陷检测中数据标注需要注意的几个事项
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 干货 | 深度学习模型训练和部署的基本步骤
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 手把手教你用Python和OpenCV搭建一个半自动标注工具(详细步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 水下检测+扩散模型:或成明年CVPR最大惊喜!
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 深入浅出了解OCR识别票据原理
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 深度学习检测小目标常用方法
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 超越YOLOv10/11、RT-DETRv2/3!中科大D-FINE重新定义边界框回归任务
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 高效开源的OCR工具:Surya-OCR介绍与使用
查看>>
OpenCV与AI深度学习|16个含源码和数据集的计算机视觉实战项目(建议收藏!)
查看>>
Opencv中KNN背景分割器
查看>>
OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
查看>>