在Java中，double和float等浮点数类型存在精度问题，会出现计算结果不准确的情况。而BigDecimal是一种高精度的数据类型，它可以解决浮点数计算精度问题。BigDecimal的精度可以达到需要表示的精确度，且不会出现计算误差。因此，在需要高精度计算

Java中BigDecimal的加减乘除、比较大小与使用注意事项

简介

在Java中，double和float等浮点数类型存在精度问题，会出现计算结果不准确的情况。而BigDecimal是一种高精度的数据类型，它可以解决浮点数计算精度问题。BigDecimal的精度可以达到需要表示的精确度，且不会出现计算误差。因此，在需要高精度计算的场合下，我们通常会使用BigDecimal。

创建与初始化BigDecimal对象

首先，我们来看一下如何创建和初始化BigDecimal对象。

我们可以通过构造函数或者静态方法valueOf()来创建一个BigDecimal对象。其中，构造函数需要传入一个字符串或者一个double类型的值，而valueOf()方法需要传入一个字符串。

BigDecimal bd1 = new BigDecimal("2.3");
BigDecimal bd2 = new BigDecimal(2.3);
BigDecimal bd3 = BigDecimal.valueOf(2.3);

加法与减法

在使用BigDecimal进行加法和减法计算时，我们可以使用add()和subtract()方法。

下面是示例代码：

BigDecimal bd1 = new BigDecimal("2.3");
BigDecimal bd2 = new BigDecimal("3.4");
BigDecimal sum = bd1.add(bd2); //加法运算
BigDecimal diff = bd2.subtract(bd1); //减法运算

在上面的示例代码中，add()方法用于对bd1和bd2进行加法运算，并返回结果保存在变量sum中，subtract()方法则用于对bd2和bd1进行减法运算，并返回结果保存在变量diff中。

乘法与除法

在使用BigDecimal进行乘法和除法计算时，我们可以使用multiply()和divide()方法。

下面是示例代码：

BigDecimal bd1 = new BigDecimal("2.3");
BigDecimal bd2 = new BigDecimal("3.4");
BigDecimal product = bd1.multiply(bd2); //乘法运算
BigDecimal quotient = bd2.divide(bd1); //除法运算

在上面的示例代码中，multiply()方法用于对bd1和bd2进行乘法运算，并返回结果保存在变量product中，divide()方法则用于对bd2和bd1进行除法运算，并返回结果保存在变量quotient中。需要注意的是，在进行除法运算时，如果除不尽会抛出ArithmeticException异常，因此需要在调用divide()方法时指定保留位数和舍入方式。

比较大小

在使用BigDecimal进行大小比较时，我们可以使用compareTo()方法。

下面是示例代码：

BigDecimal bd1 = new BigDecimal("2.3");
BigDecimal bd2 = new BigDecimal("3.4");
int result = bd1.compareTo(bd2); //比较大小

在上面的示例代码中，compareTo()方法用于比较bd1和bd2的大小，如果bd1小于bd2，返回-1；如果bd1等于bd2，返回0；如果bd1大于bd2，返回1。

注意事项

在使用BigDecimal时，需要注意以下几点：

1. BigDecimal是不可变的对象，一旦创建，就无法修改。每一次进行运算都会返回一个新的BigDecimal对象。因此，在进行多次运算时，需要将结果保存在一个新的BigDecimal对象中。

2. 在用字符串来创建BigDecimal对象时，需要注意字符串的精度问题。例如，如果用字符串"2.3"来初始化一个BigDecimal对象，其精度是有限的，不能精确表示2.3这个数。

3. 在进行除法运算时，需要注意除数是否为0的情况，否则会抛出ArithmeticException异常。此外，我们可以在调用divide()方法时指定保留位数和舍入方式。

4. 在进行大小比较时，需要注意精度丢失的问题。为了避免这个问题，可以使用compareTo()方法进行大小比较。

示例介绍

假设我们有一个需要对浮点数进行高精度计算的程序，需要对10万个浮点数进行加和运算，并保留2位小数。我们可以使用BigDecimal来实现这个程序。

import java.math.BigDecimal;

public class BigDecimalExample {

    public static void main(String[] args) {
        BigDecimal sum = BigDecimal.ZERO;
        BigDecimal cur;
        String[] nums = {"1.23", "3.45", "6.78", "9.01", "2.34", "5.67"};
        for (String numStr : nums) {
            cur = new BigDecimal(numStr);
            sum = sum.add(cur);
        }
        sum = sum.setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
        System.out.println("Sum = " + sum);
    }

}

上面的示例代码中，我们先将sum初始化为BigDecimal.ZERO，然后遍历数组，将每个浮点数转化为BigDecimal对象，并使用add()方法进行累加运算。最后，使用setScale()方法设置保留位数和舍入方式，并输出结果。该程序的运行结果为"Sum = 29.48"。

在另一个示例中，我们需要计算斐波那契数列的第100项。由于斐波那契数列的增长速度很快，所以使用int或long都会出现溢出的问题，并且不能得到正确的结果。这时，我们可以使用BigDecimal来实现高精度计算。

import java.math.BigDecimal;

public class BigDecimalExample {

    public static void main(String[] args) {
        int n = 100;
        BigDecimal num1 = new BigDecimal("0");
        BigDecimal num2 = new BigDecimal("1");
        BigDecimal num3;
        for (int i = 3; i <= n; ++i) {
            num3 = num1.add(num2);
            num1 = num2;
            num2 = num3;
        }
        System.out.println("Fibonacci(" + n + ") = " + num2);
    }

}

上面的示例代码中，我们先将num1和num2初始化为0和1，然后使用for循环计算斐波那契数列的第100项。在循环中，我们使用add()方法计算当前数列项的值，并更新num1和num2的值。最后，输出结果。该程序的运行结果为"Fibonacci(100) = 354224848179261915075"。