为啥有时会出现 4.0 - 3.6 = 0.40000001 这种现象？
这种现象是由于浮点数在计算机中表示的方式导致的，主要是因为计算机使用二进制系统来存储浮点数，而某些十进制的小数无法被精确地表示为二进制数。这种不精确性会在执行算术运算时导致微小的误差。
浮点数在计算机中通常使用 IEEE 754 标准来表示。一个浮点数由三个部分组成：
- 符号位：表示正数或负数。
- 指数部分：表示浮点数的数量级。
- 尾数（或称为有效数）：表示浮点数的具体数值。
当你执行 4.0 - 3.6 这样的操作时，计算机实际上是在操作两个近似值：
4.0在二进制中可以精确表示。3.6在二进制中是一个无限循环的小数，计算机只能使用一个近似值来表示它。
由于 3.6 只能近似表示，减法操作的结果也会产生近似值，而这个近似值可能不是你期望的精确结果，导致出现像 0.40000001 这样的结果。
解决方案
1. 四舍五入：对计算结果进行四舍五入操作，以得到期望的精度。例如，如果你只关心小数点后两位，可以使用四舍五入来避免显示微小的误差。
double result = 4.0 - 3.6;
System.out.printf("%.2f", result); // 输出 0.40
2. 使用 BigDecimal：在需要高精度计算时，可以使用 BigDecimal 类来进行浮点数运算，它允许指定精度，并且能避免大部分的二进制浮点数误差。
BigDecimal a = new BigDecimal("4.0");
BigDecimal b = new BigDecimal("3.6");
BigDecimal result = a.subtract(b);
System.out.println(result); // 输出 0.4
浮点数在计算机中的表示和运算有固有的近似性，这是由于二进制系统无法精确表示某些十进制小数。理解这种近似性并采取适当的措施（如使用四舍五入、BigDecimal 或容差比较）可以帮助你处理浮点数计算中的误差问题。