Java，BigDecimal : How do I unit-test for rounding errors?

Question

我举一个我实际情况的简化例子:

假设我必须用 Java 实现一些代码来计算 Weighted arithmetic mean .我得到了两个浮点值数组(表示为 double 值)，每个数组的长度都相同，第一个包含值，第二个包含它们各自的权重。

假设我做了一些实现，它返回一个浮点值(也是一个 double 值)，表示输入值的加权算术平均值:

public static double calculateWeightedArithmeticMean(double[] values, 
        double[] weights) {

    if(values.length != weights.length) {
        throw new IllegalArgumentException();
    }

    if(values.length == 0) {
        return 0;
    }

    if(values.length == 1) {
        return new BigDecimal(values[0]).setScale(1, RoundingMode.HALF_UP).
                doubleValue();
    }

    BigDecimal dividend = BigDecimal.ZERO;
    BigDecimal divisor = BigDecimal.ZERO;
    for(int i = 0; i < values.length; i++) {
        dividend = dividend.add(new BigDecimal(values[i]).
                multiply(new BigDecimal(weights[i])));
        divisor = divisor.add(new BigDecimal(weights[i]));
    }
    if(dividend.compareTo(BigDecimal.ZERO) == 0) {
        return 0d;
    }
    return dividend.divide(divisor, 1, RoundingMode.HALF_UP).doubleValue();
}

我编写了一个传递一些值(例如 3 个值 + 3 个权重)的单元测试。我首先手动计算他们的加权算术平均值(使用计算器)，然后编写一个单元测试来检查我的代码是否返回该值。

我认为，由于舍入误差，这种测试不适用于使用的值数量大得多的情况。也许我实现的代码适用于 3 个值 + 3 个权重(对于给定的精度)，因为在这种情况下舍入误差小于精度，但舍入误差很可能大于 1000 的所需精度值 + 1000 个权重。

我的问题是:

• 我是否还应该编写一个单元测试来检查大量值(生产使用的“最坏情况”)？
• 如果我应该，我该如何写？如何获得正确的值，以便我可以在我的测试断言中使用它(手动计算 2x1000 值的均值似乎是个坏主意，即使使用 Weighted mean calculator ...)？
• 类似的场景也是如此:计算geometric mean等等……

Answer 1

在编写单元测试时，你总是要在某个地方放弃。诀窍是当您确信自己知道的足够多时就放弃 :-)

在您的案例中，一些简单的测试用例是:

• 空数组
• 创建第二个算法，该算法使用精确算术(如 BigDecimal 输入数组)来计算所选输入的误差范围
• 两个填充相同值的数组。这样，您就知道结果了(它应该与单独的第一对相同)。
  • 尝试找出一对导致较大舍入误差的数字(例如 1/10、0.1/1、0.2/2，它们最终都为 0.1，无法使用 double 表示；see here)
• 创建包含随机方差(即 +- 1% * rand())的输入数组。随着输入数组的增长，这些应该会平衡。

比较结果时，使用 assertEquals(double, double, double) 其中前两个是要比较的值，最后一个是精度 (1e-3 逗号后的 3 位数字)。

最后，您需要使用该算法并查看其行为方式。当您发现问题时，然后为这个特定案例添加一个测试用例。