四舍五入之银行家算法

对于“四舍五入”的概念，相信大家都熟悉，因为小学三四年级就已经接触过了，常规算法这儿从略。
但对于银行家算法，也许有不少人比较生疏。此前，曾经听说过银行家算法，也知道算法“四舍六入五取偶”的具体实现方法，那就是：（假设对小数部分进行舍入的话），
待舍入的部分恰好为0.5000，则需要看前面一位数的奇偶性，奇数则入，偶数则舍。
举几个例子来描述一下，比如：
11.5000 -> 12
12.5000 -> 12
13.5000 -> 14
14.5000 -> 14
…… ……
尽管知道了这些，但却从来没有深入的想，为什么要这么做。
偶然间，遇到了一个业务方面的问题，有客户反映，一个业务系统产生了两组数据:
第一组，（销售，成本，毛利）=（0.75，0.68，0.08），销售不等于成本和毛利的和，其原因是：
售价50，进价45，数量是0.015，这样计算得到的成本是0.675，毛利是0.075，成本和毛利两个字段都是number(19,2),都五入导致；
第二组，（销售，成本，毛利）=（0.85，0.77，0.09），也是销售不等于成本和毛利的和，原因同样是：
售价50，进价45，数量是0.017，这样计算得到的成本是0.765，毛利是0.085，成本和毛利都五入导致；
这时，才深入思考了一下银行家算法。
按常规的四舍五入算法
…… ……
[0.5,1.5) = 1
[1.5,2.5) = 2
[2.5,3.5) = 3
[3.5,4.5) = 4
[4.5,5.5) = 5
[5.5,6.5) = 6
…… ……
那么，较真的人就会问，为什么是左闭右开，而不采用左开右闭？其实道理是一样的，左闭右开会让恰好为n+0.5的数值全部入，而左开右闭则全部舍。
总之,两者都会使数值有向一端的倾向性。所以，就有人提出银行家算法。
银行家算法
…… ……
(0.5,1.5) = 1
[1.5,2.5] = 2
(2.5,3.5) = 3
[3.5,4.5] = 4
(4.5,5.5) = 5
[5.5,6.5] = 6
…… ……
这样，隔一个n+0.5数值入，隔一个舍，从而使数值趋于均衡.
以上面两组数据为例,得到的结果是:
第一组，（销售，成本，毛利）=（0.75，0.68，0.08）
第二组，（销售，成本，毛利）=（0.85，0.76，0.08）
虽然仍然是不相等,但看整体效果(两行加起来),1.60=1.44+0.16则是相等的.
这儿,说明一下,Oracle的四舍五入是常规算法.而一些开发工具,比如VB、Delphi等等，则是使用银行家算法。