RoundingMode 详细描述

在 Java 中，RoundingMode 是一个枚举类（位于 java.math 包中），用于精确控制数值计算中的舍入行为。它通常与 BigDecimal 类配合使用，处理金融或科学计算中需要精确舍入的场景。以下是详细说明和示例：

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RoundingMode 的枚举值

Java 提供了 8 种舍入模式：

枚举值	行为描述	示例（保留 0 位小数）
UP	远离零方向舍入（绝对值增大）	2.5 → 3 -1.6 → -2
DOWN	向零方向舍入（直接截断，绝对值减小）	2.5 → 2 -1.6 → -1
CEILING	向正无穷方向舍入（正数同 UP，负数同 DOWN）	2.5 → 3 -1.6 → -1
FLOOR	向负无穷方向舍入（正数同 DOWN，负数同 UP）	2.5 → 2 -1.6 → -2
HALF_UP	四舍五入（≥0.5 进位）	2.5 → 3 -1.5 → -2
HALF_DOWN	五舍六入（>0.5 进位）	2.5 → 2 2.6 → 3
HALF_EVEN	银行家舍入法（向最接近的偶数舍入，解决 HALF_UP 的统计偏差）	2.5 → 2（偶） 3.5 → 4（奇）
UNNECESSARY	断言操作无需舍入（若需舍入则抛出 ArithmeticException）	2.0 → 2 2.5 → 异常

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使用示例

import java.math.BigDecimal;
import java.math.RoundingMode;

public class RoundingModeDemo {
    public static void main(String[] args) {
        BigDecimal num = new BigDecimal("2.5");

        // HALF_UP (四舍五入)
        System.out.println("HALF_UP: " + num.setScale(0, RoundingMode.HALF_UP)); // 3

        // HALF_DOWN (五舍六入)
        System.out.println("HALF_DOWN: " + num.setScale(0, RoundingMode.HALF_DOWN)); // 2

        // HALF_EVEN (银行家舍入)
        System.out.println("HALF_EVEN: " + num.setScale(0, RoundingMode.HALF_EVEN)); // 2 (向偶数舍入)

        // CEILING (向正无穷舍入)
        BigDecimal negativeNum = new BigDecimal("-1.6");
        System.out.println("CEILING: " + negativeNum.setScale(0, RoundingMode.CEILING)); // -1

        // UNNECESSARY (无需舍入则成功，否则异常)
        try {
            BigDecimal exactNum = new BigDecimal("2.0");
            System.out.println("UNNECESSARY: " + exactNum.setScale(0, RoundingMode.UNNECESSARY)); // 2
            num.setScale(0, RoundingMode.UNNECESSARY); // 抛出 ArithmeticException
        } catch (ArithmeticException e) {
            System.out.println("需要舍入时使用 UNNECESSARY 会抛出异常");
        }
    }
}

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关键场景建议

1. 金融计算
   优先使用 HALF_EVEN（银行家舍入），符合 IEEE 754 标准，避免统计偏差。

2. 常规四舍五入
   使用 HALF_UP（如成绩计算、货币显示）。

3. 强制截断小数
   使用 DOWN（如库存单位取整）。

4. 精确校验
   UNNECESSARY 用于确保计算结果无需舍入（如财务校验）。

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注意事项

• RoundingMode 替代了旧版 BigDecimal.ROUND_XXX 常量（Java 5+ 推荐用枚举）。
• 浮点数类型（float/double）的运算不适用 RoundingMode，需用 BigDecimal。
• 舍入模式的选择直接影响精度，需严格匹配业务需求。

通过合理使用 RoundingMode，可避免传统四舍五入的误差累积问题（尤其在金融领域）。