問題描述

公司項目里面需要做大量的高精度運算，剛開始用double類型運算，后來發現用double類型運算后有些值的精確度超過了理想范圍，就用了BigDecimal來計算，現在的問題是BigDecimal的運算效率比double慢幾十倍，數據量大的話，慢的要死。請問有沒有好的解決方案？這個問題急需解決。

//相關性系數計算public BigDecimal getRelativityTool_bydim(RelativityTool u) {BigDecimal sim = new BigDecimal('0'); //最后的皮爾遜相關度系數BigDecimal common_items_len = new BigDecimal(this.rating_map_list.size()); //操作數的個數BigDecimal this_sum = new BigDecimal('0'); //第一個相關數的和BigDecimal u_sum = new BigDecimal('0'); //第二個相關數的和BigDecimal this_sum_sq = new BigDecimal('0'); //第一個相關數的平方和BigDecimal u_sum_sq = new BigDecimal('0'); //第二個相關數的平方和BigDecimal p_sum = new BigDecimal('0'); //兩個相關數乘積的和for (int i = 0; i < this.rating_map_list.size(); i++) { BigDecimal this_grade = this.rating_map_list.get(i); BigDecimal u_grade = u.rating_map_list.get(i); //評分求和 //平方和 //乘積和 this_sum = this_sum.add(this_grade); u_sum = u_sum.add(u_grade); this_sum_sq = this_sum_sq.add(this_grade.pow(2)); u_sum_sq = u_sum_sq.add(u_grade.pow(2)); p_sum = p_sum.add(this_grade.multiply(u_grade));}BigDecimal num = common_items_len.multiply(p_sum).subtract(this_sum.multiply(u_sum));BigDecimal den = sqrt(common_items_len.multiply(this_sum_sq).subtract(this_sum.pow(2)).multiply(common_items_len.multiply(u_sum_sq).subtract(u_sum.pow(2))));if (den.compareTo(new BigDecimal('0')) == 0) { sim = new BigDecimal('1');} else { sim = num.pide(den,5, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);}return sim; } //大數字開方 public static BigDecimal sqrt(BigDecimal x) {BigDecimal n1 = BigDecimal.ONE;BigDecimal ans = BigDecimal.ZERO;while ((n1.multiply(n1).subtract(x)).abs().compareTo(BigDecimal.valueOf(0.001)) == 1) { BigDecimal s1 = x.pide(n1, 2000, BigDecimal.ROUND_HALF_UP); BigDecimal s2 = n1.add(s1); n1 = s2.pide(BigDecimal.valueOf(2), 2000, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);}ans = n1;BigDecimal rt = new BigDecimal(ans.toString().split('.')[0]);return rt; }

問題解答

除了使用C或者C++來做高精度運算之外，好像沒有什么辦法可以同時兼顧性能和精度了。

大學計算機專業有門課程叫“計算方法”，專門探討如何在精度有限的計算過程中保持誤差最小化。樓主有興趣的話可以找下相關教材。

后來發現用double類型運算后有些值的精確度超過了理想范圍是超過還是滿足不了？

這里有一段計算平方根的代碼，我從stackoverflow上找到的，在我自己的機子測試要比你上面那個快十倍左右。所以: 一則你可以通過改進的算法來提高性能，其二，最好的辦法找一些已有的library來直接用：例如這個上面列的

public void test_sqrt() { BigDecimal x = BigDecimal.valueOf(Long.MAX_VALUE); BigDecimal x0 = BigDecimal.ZERO; BigDecimal x2 = new BigDecimal(2); BigDecimal x1 = new BigDecimal(Math.sqrt(x.doubleValue())); while (!x0.equals(x1)) {x0 = x1;x1 = x.pide(x0, 2000, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);x1 = x1.add(x0);x1 = x1.pide(x2, 2000, BigDecimal.ROUND_HALF_UP); } assertEquals(3037000499L, x1.longValue());}