精度丢失通常发生在浮点数运算中。以下是几个常见的例子展示了浮点数精度丢失的现象：

示例 1: 简单加减法中的精度丢失
在某些情况下，浮点数的简单加减法会产生意想不到的结果。
 

public class PrecisionLossExample {public static void main(String[] args) {double a = 0.1;double b = 0.2;double result = a + b;System.out.println("0.1 + 0.2 = " + result); // 输出不等于0.3}
}
输出：0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004

示例 2: 大小数相加导致精度丢失

当一个很大的数和一个很小的数相加时，小数的值可能会丢失。

public class PrecisionLossExample2 {public static void main(String[] args) {double largeNumber = 1e16;double smallNumber = 1.0;double result = largeNumber + smallNumber;System.out.println("1e16 + 1.0 = " + result); // 输出仍然是1e16}
}
输出：1e16 + 1.0 = 1.0E16

示例 3: 连续运算导致的精度丢失

连续的浮点数运算会累积精度误差。

public class PrecisionLossExample3 {public static void main(String[] args) {double value = 1.0;for (int i = 0; i < 1000000; i++) {value += 1e-6;}System.out.println("Result: " + value); // 输出不等于2.0}
}
输出：
Result: 1.9999999999177334

示例 4: 使用BigDecimal解决精度丢失

为了避免上述的精度丢失问题，可以使用BigDecimal类来进行精确的浮点数计算。

import java.math.BigDecimal;public class BigDecimalExample {public static void main(String[] args) {BigDecimal a = new BigDecimal("0.1");BigDecimal b = new BigDecimal("0.2");BigDecimal result = a.add(b);System.out.println("0.1 + 0.2 = " + result.toString()); // 输出准确的0.3}
}
输出：
0.1 + 0.2 = 0.3