float 或 double 运算的时候会有精度丢失的风险？

news2024/9/23 15:21:31

《阿里巴巴 Java 开发手册》中提到：“浮点数之间的等值判断，基本数据类型不能用 == 来比较，包装数据类型不能用 equals 来判断”。“为了避免精度丢失，可以使用 BigDecimal 来进行浮点数的运算”。

浮点数的运算竟然还会有精度丢失的风险吗？确实会！

示例代码：

float a = 2.0f - 1.9f;
float b = 1.8f - 1.7f;
System.out.println(a);// 0.100000024
System.out.println(b);// 0.099999905
System.out.println(a == b);// false

这个和计算机保存浮点数的机制有很大关系。我们知道计算机是二进制的，而且计算机在表示一个数字时，宽度是有限的，无限循环的小数存储在计算机时，只能被截断，所以就会导致小数精度发生损失的情况。这也就是解释了为什么浮点数没有办法用二进制精确表示。

就比如说十进制下的 0.2 就没办法精确转换成二进制小数：

// 0.2 转换为二进制数的过程为，不断乘以 2，直到不存在小数为止，
// 在这个计算过程中，得到的整数部分从上到下排列就是二进制的结果。
0.2 * 2 = 0.4 -> 0
0.4 * 2 = 0.8 -> 0
0.8 * 2 = 1.6 -> 1
0.6 * 2 = 1.2 -> 1
0.2 * 2 = 0.4 -> 0（发生循环）
...

那我们怎样来解决这样的问题呢？

JDK开发人员在很早就遇到了这个问题，并在JDK1.3起给我们提供了一种新的处理精确值的类BigDecimal，BigDecimal是标准的类，在编译器中不需要特殊支持，它可以表示任意精度的小数，并对它们进行计算。在内部，可以用任意精度任何范围的值和一个
换算因子来表示 BigDecimal，换算因子表示左移小数点多少位，从而得到所期望范围内的值

BigDecimal 介绍

BigDecimal 可以实现对浮点数的运算，不会造成精度丢失。

通常情况下，大部分需要浮点数精确运算结果的业务场景（比如涉及到钱的场景）都是通过 BigDecimal 来做的。

想要解决浮点数运算精度丢失这个问题，可以直接使用 BigDecimal 来定义浮点数的值，然后再进行浮点数的运算操作即可。

BigDecimal a = new BigDecimal("1.0");
BigDecimal b = new BigDecimal("0.9");
BigDecimal c = BigDecimal.valueOf(0.8);

BigDecimal x = a.subtract(b);
BigDecimal y = b.subtract(c);

System.out.println(x.compareTo(y));// 0

BigDecimal 常见方法

创建

在使用 BigDecimal 时，为了防止精度丢失，推荐使用它的BigDecimal(String val)构造方法或者 BigDecimal.valueOf(double val) 静态方法来创建对象。

《阿里巴巴 Java 开发手册》对这部分内容也有提到，如下图所示。

public static BigDecimal valueOf(double val) {
    return new BigDecimal(Double.toString(val));
}

加减乘除

  • add 方法：两个 BigDecimal 对象相加
  • subtract 方法：两个 BigDecimal 对象相减
  • multiply 方法：两个 BigDecimal 对象相乘
  • divide 方法：两个 BigDecimal 对象相除。
BigDecimal a = new BigDecimal("1.0");
BigDecimal b = new BigDecimal("0.9");
System.out.println(a.add(b));// 1.9
System.out.println(a.subtract(b));// 0.1
System.out.println(a.multiply(b));// 0.90
System.out.println(a.divide(b));// 无法除尽，抛出 ArithmeticException 异常
System.out.println(a.divide(b, 2, RoundingMode.HALF_UP));// 1.11

这里需要注意的是，在使用 divide 方法的时候尽量使用 3 个参数版本，并且RoundingMode 不要选择 UNNECESSARY，否则很可能会遇到 ArithmeticException（无法除尽出现无限循环小数的时候），其中 scale 表示要保留几位小数，roundingMode 代表保留规则。

public BigDecimal divide(BigDecimal divisor, int scale, RoundingMode roundingMode) {
    return divide(divisor, scale, roundingMode.oldMode);
}

保留几位小数 setScale

通过 setScale方法设置保留几位小数以及保留规则。保留规则如上，不需要记，IDEA 会提示。

BigDecimal m = new BigDecimal("1.255433");
BigDecimal n = m.setScale(3, RoundingMode.HALF_DOWN);
System.out.println(n);// 1.255

保留规则非常多，这里列举几种:

public enum RoundingMode {
   // 2.5 -> 3 , 1.6 -> 2
   // -1.6 -> -2 , -2.5 -> -3
   UP(BigDecimal.ROUND_UP),//远离零方向舍入，无论正负
   // 2.5 -> 2 , 1.6 -> 1
   // -1.6 -> -1 , -2.5 -> -2
   DOWN(BigDecimal.ROUND_DOWN),//向零方向舍入，直接去掉小数部分。
   // 2.5 -> 3 , 1.6 -> 2
   // -1.6 -> -1 , -2.5 -> -2
   CEILING(BigDecimal.ROUND_CEILING),//向正无穷方向舍入。
   // 2.5 -> 2 , 1.6 -> 1
   // -1.6 -> -2 , -2.5 -> -3
   FLOOR(BigDecimal.ROUND_FLOOR),//向负无穷方向舍入。
   // 2.5 -> 3 , 1.6 -> 2
   // -1.6 -> -2 , -2.5 -> -3
   HALF_UP(BigDecimal.ROUND_HALF_UP),//四舍五入，小数部分 >= 0.5 向上，否则向下。
   //......
}

等值比较问题

《阿里巴巴 Java 开发手册》中提到：

BigDecimal 使用 equals() 方法进行等值比较出现问题的代码示例：

BigDecimal a = new BigDecimal("1");
BigDecimal b = new BigDecimal("1.0");
System.out.println(a.equals(b));//false

这是因为BigDecimal的 equals() 方法不仅仅会比较值的大小（value）还会比较精度（scale），而 compareTo() 方法比较的时候会忽略精度。

1.0 的 scale 是 1，1 的 scale 是 0，因此 a.equals(b) 的结果是 false。

compareTo() 方法可以比较两个 BigDecimal 的值：
a.compareTo(b) : 返回 -1 表示 a 小于 b，0 表示 a 等于 b ， 1 表示 a 大于 b。

BigDecimal a = new BigDecimal("1");
BigDecimal b = new BigDecimal("1.0");
System.out.println(a.compareTo(b));//0

BigDecimal 存在的性能问题

由于其精确性和灵活性，BigDecimal 在某些场景下同样可能会带来性能问题。

BigDecimal的性能问题主要源于以下几点：

  1. 内存占用：BigDecimal 对象的内存占用较大，尤其是在处理大数字时。每个 BigDecimal 实例都需要维护其精度和标度等信息，这会导致内存开销增加。
  2. 不可变性：BigDecimal 是不可变类，每次进行运算或修改值时都会生成一个新的 BigDecimal 实例。这意味着频繁的操作可能会导致大量的对象创建和垃圾回收，对性能造成一定的影响。
  3. 运算复杂性：由于 BigDecimal 要求精确计算，它在执行加、减、乘、除等运算时会比较复杂。这些运算需要更多的计算和处理时间，相比原生的基本类型，会带来一定的性能损耗。

性能问题验证：

@Slf4j
public class BigDecimalEfficiency {
 
    //执行次数
    public static int REPEAT_TIMES = 10000000;
 
    // 转BigDecimal 类型计算
    public static double computeByBigDecimal(double a, double b) {
        BigDecimal result = BigDecimal.valueOf(0);
        BigDecimal decimalA = BigDecimal.valueOf(a);
        BigDecimal decimalB = BigDecimal.valueOf(b);
        for (int i = 0; i < REPEAT_TIMES; i++) {
            result = result.add(decimalA.multiply(decimalB));
        }
        return result.doubleValue();
    }
 
    // 转double 类型计算
    public static double computeByDouble(double a, double b) {
        double result = 0;
        for (int i = 0; i < REPEAT_TIMES; i++) {
            result += a * b;
        }
        return result;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        long start1 = System.nanoTime();
        double result1 = computeByBigDecimal(0.120001110034, 11.22);
        long end1 = System.nanoTime();
        long start2 = System.nanoTime();
        double result2 = computeByDouble(0.120001110034, 11.22);
        long end2 = System.nanoTime();
 
        long timeUsed1 = (end1 - start1);
        long timeUsed2 = (end2 - start2);
        log.info("result by BigDecimal:{},time used:{}", result1, timeUsed1);
        log.info("result by Double:{},time used:{}", result2, timeUsed2);
        log.info("timeUsed1/timeUsed2=" + timeUsed1 / timeUsed2);
    }
}

运行结果：

性能优化策略

BigDecimal 性能问题优化策略，可以考虑以下几点优化策略：

  1. 避免频繁的对象创建：尽量复用 BigDecimal 对象，而不是每次运算都创建新的实例。可以使用 BigDecimal 的 setScale() 方法设置精度和舍入模式，而不是每次都创建新的对象。
  2. 使用原生类型替代：对于一些不需要精确计算的场景，可以使用原生类型（如 int、double、long）来进行运算，以提高性能。只在最后需要精确结果时再转换为 BigDecimal。
  3. 使用适当的缓存策略：对于频繁使用的 BigDecimal 对象，可以考虑使用缓存来避免重复创建和销毁。例如，使用对象池或缓存来管理常用的 BigDecimal 对象，以减少对象创建和垃圾回收的开销。
  4. 考虑并行计算：对于大规模的计算任务，可以考虑使用并行计算来提高性能。Java 8 提供了 Stream API 和并行流（parallel stream），可以方便地实现并行计算。

需要根据具体的应用场景和需求来权衡精确性和性能，选择合适的处理方式。在对性能要求较高的场景下，可以考虑使用其他更适合的数据类型或算法来替代 BigDecimal。在需要精度计算的情况下，也不能因为BigDecimal存在一定的性能问题二选择弃用，顾此失彼。

BigDecimal 工具类分享

网上有一个使用人数比较多的 BigDecimal 工具类，提供了多个静态方法来简化 BigDecimal 的操作。源码：

public class BigDecimalUtil {

    /**
     * 默认除法运算精度
     */
    private static final int DEF_DIV_SCALE = 10;

    private BigDecimalUtil() {
    }

    /**
     * 提供精确的加法运算。
     *
     * @param v1 被加数
     * @param v2 加数
     * @return 两个参数的和
     */
    public static double add(double v1, double v2) {
        BigDecimal b1 = BigDecimal.valueOf(v1);
        BigDecimal b2 = BigDecimal.valueOf(v2);
        return b1.add(b2).doubleValue();
    }

    /**
     * 提供精确的减法运算。
     *
     * @param v1 被减数
     * @param v2 减数
     * @return 两个参数的差
     */
    public static double subtract(double v1, double v2) {
        BigDecimal b1 = BigDecimal.valueOf(v1);
        BigDecimal b2 = BigDecimal.valueOf(v2);
        return b1.subtract(b2).doubleValue();
    }

    /**
     * 提供精确的乘法运算。
     *
     * @param v1 被乘数
     * @param v2 乘数
     * @return 两个参数的积
     */
    public static double multiply(double v1, double v2) {
        BigDecimal b1 = BigDecimal.valueOf(v1);
        BigDecimal b2 = BigDecimal.valueOf(v2);
        return b1.multiply(b2).doubleValue();
    }

    /**
     * 提供（相对）精确的除法运算，当发生除不尽的情况时，精确到小数点以后10位，以后的数字四舍五入。
     *
     * @param v1 被除数
     * @param v2 除数
     * @return 两个参数的商
     */
    public static double divide(double v1, double v2) {
        return divide(v1, v2, DEF_DIV_SCALE);
    }

    /**
     * 提供（相对）精确的除法运算。当发生除不尽的情况时，由scale参数指定精度，以后的数字四舍五入。
     *
     * @param v1    被除数
     * @param v2    除数
     * @param scale 表示表示需要精确到小数点以后几位。
     * @return 两个参数的商
     */
    public static double divide(double v1, double v2, int scale) {
        if (scale < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(
                    "The scale must be a positive integer or zero");
        }
        BigDecimal b1 = BigDecimal.valueOf(v1);
        BigDecimal b2 = BigDecimal.valueOf(v2);
        return b1.divide(b2, scale, RoundingMode.HALF_EVEN).doubleValue();
    }

    /**
     * 提供精确的小数位四舍五入处理。
     *
     * @param v     需要四舍五入的数字
     * @param scale 小数点后保留几位
     * @return 四舍五入后的结果
     */
    public static double round(double v, int scale) {
        if (scale < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(
                    "The scale must be a positive integer or zero");
        }
        BigDecimal b = BigDecimal.valueOf(v);
        BigDecimal one = new BigDecimal("1");
        return b.divide(one, scale, RoundingMode.HALF_UP).doubleValue();
    }

    /**
     * 提供精确的类型转换(Float)
     *
     * @param v 需要被转换的数字
     * @return 返回转换结果
     */
    public static float convertToFloat(double v) {
        BigDecimal b = new BigDecimal(v);
        return b.floatValue();
    }

    /**
     * 提供精确的类型转换(Int)不进行四舍五入
     *
     * @param v 需要被转换的数字
     * @return 返回转换结果
     */
    public static int convertsToInt(double v) {
        BigDecimal b = new BigDecimal(v);
        return b.intValue();
    }

    /**
     * 提供精确的类型转换(Long)
     *
     * @param v 需要被转换的数字
     * @return 返回转换结果
     */
    public static long convertsToLong(double v) {
        BigDecimal b = new BigDecimal(v);
        return b.longValue();
    }

    /**
     * 返回两个数中大的一个值
     *
     * @param v1 需要被对比的第一个数
     * @param v2 需要被对比的第二个数
     * @return 返回两个数中大的一个值
     */
    public static double returnMax(double v1, double v2) {
        BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1);
        BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2);
        return b1.max(b2).doubleValue();
    }

    /**
     * 返回两个数中小的一个值
     *
     * @param v1 需要被对比的第一个数
     * @param v2 需要被对比的第二个数
     * @return 返回两个数中小的一个值
     */
    public static double returnMin(double v1, double v2) {
        BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1);
        BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2);
        return b1.min(b2).doubleValue();
    }

    /**
     * 精确对比两个数字
     *
     * @param v1 需要被对比的第一个数
     * @param v2 需要被对比的第二个数
     * @return 如果两个数一样则返回0，如果第一个数比第二个数大则返回1，反之返回-1
     */
    public static int compareTo(double v1, double v2) {
        BigDecimal b1 = BigDecimal.valueOf(v1);
        BigDecimal b2 = BigDecimal.valueOf(v2);
        return b1.compareTo(b2);
    }

}

总结

浮点数没有办法用二进制精确表示，因此存在精度丢失的风险。不过，Java 提供了BigDecimal 来操作浮点数。BigDecimal 的实现利用到了 BigInteger （用来操作大整数）, 所不同的是 BigDecimal 加入了小数位的概念。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/2093966.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

当AI遇上制药：加速跑向未来的快车道，还是布满荆棘的征途？

当AI遇上制药：加速跑向未来的快车道，还是布满荆棘的征途？

01 在全球科技领域&#xff0c;AI的崛起无疑掀起了一场变革的风暴&#xff0c;其影响力已渗透至各行各业&#xff0c;促使各领域积极寻求与AI技术的深度融合&#xff0c;以提升效率、创新产品及优化服务。在医疗健康领域&#xff0c;AI与制药的结合自2007年起航&#xff0c;历…
阅读更多...
Servlet 简介+ Cookie和session+过滤器Filter和监听器Listener

Servlet 简介+ Cookie和session+过滤器Filter和监听器Listener

目录 1.Servlet 介绍 1.1 什么是Servlet 1.2 Servlet的使用方法 1.3 Servlet接口的继承结构 2.Servlet的生命周期 2.1 servlet生命周期中重要的方法 3.获得前端提交数据 4.中文乱码的解决方案 5.重定向和转发 5.1 重定向 5.2 转发 6. Request对象 7. Response对象…
阅读更多...
（南京观海微电子）——半导体制程介绍

（南京观海微电子）——半导体制程介绍

半导体的制程&#xff1a; 1. IC 设计&#xff1a; 预先规划芯片的功能&#xff0c;功能包含算术逻辑、记忆功能、 浮点运算、 数据传输&#xff0c;各功能分布在芯片上各区域&#xff0c;并制作所需的电子元件&#xff0c;工程师使用&#xff08;HDL&#xff09;设计电路图&…
阅读更多...
opencv之几何变换

opencv之几何变换

文章目录 1 前言2 线性几何变换的主要类型2.1 平移 (Translation)&#xff1a;2.1.1 定义2.1.2代码 2.2 缩放 (Scaling)&#xff1a;2.2.1 定义2.2.2 代码 2.3 旋转 (Rotation)&#xff1a;2.3.1 定义2.3.2 代码 2.4 仿射变换 (Affine Transformation)&#xff1a;2.4.1 定义2.…
阅读更多...
Git：版本控制的强大工具与全面解析

Git：版本控制的强大工具与全面解析

Git&#xff0c;作为现代软件开发中不可或缺的版本控制工具&#xff0c;凭借其高效、灵活和分布式的特性&#xff0c;赢得了全球开发者的青睐。无论是个人项目还是大型企业级应用&#xff0c;Git 都能够提供强大的版本管理、分支策略、远程协作等功能。本文将从Git的创建与初始…
阅读更多...
【电子数据取证】Android APK静态分析与动态分析

【电子数据取证】Android APK静态分析与动态分析

文章关键词&#xff1a;电子数据取证、手机取证、安卓取证、云取证、APK分析 当前手机用户量增长越来越快&#xff0c;尤其是中国&#xff0c;手机用户量已超10亿&#xff0c;即大约75%的中国人拥有自己的手机。正因为手机越来越智能化&#xff0c;携带也方便&#xff0c;因此…
阅读更多...
算法day08 链表

算法day08 链表

4.链表_哔哩哔哩_bilibili 一、判断链表为回文 暴力方式&#xff1a; 从链表头开始将链表每一个元素值依次放入数组中&#xff0c;按下标比较值。 从链表尾开始将链表一半元素值放入stack栈中&#xff1b;每次弹栈比较 弹出的值和 链表值。 快慢指针&#xff1a; 假设有这样一个…
阅读更多...
python-Flask搭建简易登录界面

python-Flask搭建简易登录界面

使用Flask框架搭建一个简易的登录界面&#xff0c;登录成功获取token数据 1 搭建简易登录界面 代码如下 from flask import Flask, jsonify from flask import request import time, hashlibapp Flask(__name__)login_html <html> <head> <title>Log…
阅读更多...
ROS - Turtle Nest 使用说明

ROS - Turtle Nest 使用说明

系列文章目录 前言 正如乌龟巢是小乌龟的出生地一样&#xff0c;ROS 2 Turtle Nest 也是新 ROS 软件包诞生和发展的地方。 Turtle Nest 为创建新的 ROS 软件包提供了一个简单的图形用户界面&#xff0c;简化了软件包的创建过程。 一、为什么使用 Turtle Nest 而不是 “ros2 pkg…
阅读更多...
STM32CubeMX生成freertos默认设置卡死，卡在HAL_Init不动，裸机运行程序正常跑，解决方法

STM32CubeMX生成freertos默认设置卡死，卡在HAL_Init不动，裸机运行程序正常跑，解决方法

1、简介 最近通过STM32CubeMX生成freertos发现任务不执行&#xff0c;卡在HAL_Init不动&#xff0c;网上找很久不好使&#xff0c;刚开始怀疑硬件问题&#xff0c;但是裸机运行程序正常跑&#xff0c;然后怀疑软件有问题&#xff0c;但是对F1,F3系列都好使&#xff0c;仅仅对F…
阅读更多...
Git版本控制策略：Rebase还是Merge？详解优缺点与适用场景

Git版本控制策略：Rebase还是Merge？详解优缺点与适用场景

在团队合作中&#xff0c;如何高效地管理代码版本和保持主干代码的稳定性&#xff0c;常常是开发团队关注的焦点。在使用Git管理代码的常规操作中&#xff0c;Merge是最常见的操作&#xff0c;此外Rebase也是一种很实用的操作&#xff0c;尤其是我们想要保持更干净的提交历史时…
阅读更多...
habor仓库

habor仓库

1.安装docker 现在打开不了docker官网&#xff0c;本人是在清华下载站下载的 Index of /docker-ce/linux/rhel/9/x86_64/stable/Packages/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror 解压docker 错误&#xff1a; 原因&#xff1a;rhel9自带podman和runc&…
阅读更多...
车辆种类检测数据集介绍

车辆种类检测数据集介绍

车辆种类检测数据集 数据集概述 本数据集专为车辆种类检测任务而设计&#xff0c;包含了大量的车辆图像&#xff0c;每张图像均带有详细的车辆种类标注信息。数据集旨在帮助研究人员和开发人员训练高精度的目标检测模型&#xff0c;以应用于车辆识别、交通监控等多个领域。 数…
阅读更多...
使用mysql保存密码

使用mysql保存密码

登录MySQL 这行命令告诉MySQL客户端程序用户root准备登录&#xff0c;-p表示告诉 MySQL 客户端程序提示输入密码。 mysql -u root -p创建数据库 create database wifi; use wifi;create table password(user_password CHAR(8),primary key(user_password));源码 代码编译 …
阅读更多...
《PCI Express体系结构导读》随记 —— 第II篇 第7章 PCIe总线的数据链路层与物理层（2）

《PCI Express体系结构导读》随记 —— 第II篇 第7章 PCIe总线的数据链路层与物理层（2）

接前一篇文章&#xff1a;《PCI Express体系结构导读》随记 —— 第II篇 第7章 PCIe总线的数据链路层与物理层&#xff08;1&#xff09; 7.1 数据链路层的组成结构 数据链路层使用ACK/NAK协议发送和接收TLP&#xff0c;由发送部件和接收部件组成。其中&#xff0c;发送部件由…
阅读更多...
Ubuntu 20.04 上使用 Prometheus 和 Grafana 监控 PHP 8.0

Ubuntu 20.04 上使用 Prometheus 和 Grafana 监控 PHP 8.0

本文方案监听php状态信息是采用php-php-exporter直接通过sock监控php-fpm信息。还可以通过nginx查询php状态信息从而监控&#xff0c;中间需要加上nginx配置。详见本文末尾 查找最新的 php-fpm_exporter 版本 访问 php-fpm_exporter 的 GitHub releases 页面 来查找最新版本。…
阅读更多...
Nginx简单的安全性配置

Nginx简单的安全性配置

文章目录 引言I Nginx简单的安全性配置禁止特定的HTTP方法限制URL长度禁止某些用户代理限制请求速率连接限制禁止访问某些文件类型II 常见的安全规则防御CC攻击User-Agent过滤GET-URL过滤GET-参数过滤POST过滤（sql注入、xss攻击 ）引言 Nginx本身并不具备复杂的防火墙规则定制…
阅读更多...
【电力电子】单相并网逆变器

【电力电子】单相并网逆变器

摘要 单相并网逆变器是一种将直流电转换为单相交流电&#xff0c;并与电网同步输出的装置。它广泛应用于小型可再生能源系统&#xff0c;如光伏发电&#xff0c;确保产生的电能能够高效、安全地并入电网。本文探讨了单相并网逆变器的设计理论、控制策略以及其在不同负载条件下…
阅读更多...
PAT--1002 写出这个数

PAT--1002 写出这个数

题目描述 读入一个正整数 n&#xff0c;计算其各位数字之和&#xff0c;用汉语拼音写出和的每一位数字。 输入格式&#xff1a; 每个测试输入包含 1 个测试用例&#xff0c;即给出自然数 n 的值。这里保证 n 小于 10 100 。 输出格式&#xff1a; 在一行内输出 n 的各位数字…
阅读更多...
深入探索C语言中的各种Sleep方法

深入探索C语言中的各种Sleep方法

引言 在程序设计中&#xff0c;有时需要让进程或线程暂停执行一段时间&#xff0c;这种需求可以通过使用 sleep 函数来实现。本文将详细介绍在 C 语言环境下可用的不同类型的 sleep 函数&#xff0c;包括它们的用途、参数以及注意事项&#xff0c;并提供一些示例代码。 目录 …
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023