一：需求二：方案
2.1 正则匹配2.2 BigDecimal 三：测试四：建议
一：需求当小数位很多的时候，小数位后面可能有一些多余的0并没有任何实际意义。所以在某些业务需求下可以去掉这些多余的0。例如：0.2000可以用0.2来表示。
二：方案 2.1 正则匹配
public String convertByPattern(String value) {
String regex = "^(-?\d*)(\.?0*)$";
Matcher matcher = Pattern.compile(regex).matcher(value);
if (matcher.find()) {
return matcher.group(1);
}
String regex1 = "^(-?\d*\.\d*[1-9])(0*)$";
Matcher matcher1 = Pattern.compile(regex1).matcher(value);
if (matcher1.find()) {
return matcher1.group(1);
}
return null;
}
当使用正则匹配的时候，需要代码中的两种正则表达式来进行匹配判断组合。第一种正则表达式用来匹配小数点后面全是0的值，例如122.000。第二种正则表达式用来匹配小数点后面存在非0数值的值，例如109.00200。
上述方法支持正数和负数的处理
在正则表达式中，使用分组的方式来实现，在正则匹配过程中，将要保留的部分放在第一个括号中，即组1，那么最终获取值的时候，就可以使用group(1)直接拿到
关于两个表达式：
表达式1：^(-?d*)(.?0*)$：
-？：正负数的匹配均支持
d*：0个到n个数字，即匹配整数部分
到这里，小数点前面部分就匹配完了，所以前面的部分可以作为第一组
.？：可以匹配0个或1个小数点
0*：可以匹配0个或1个数值0
第二个分组可有可无。因为表达式1主要使用用来识别出无小数点或者是小数点后面是若干个0的格式
表达式2：^(-?d*.d*[1-9])(0*)$：
-？：正负数的匹配均支持
d*：0个到n个数字，即匹配整数部分
.：匹配小数点
d*[1-9]：匹配小数部分，因为表达式2的目的是匹配小数点后面存在非0数值。那么[1-9]就是用来匹配最后一个非0数值的
(0*) $：如果最后一个为是非0数值，那么不会匹配到任何。如果最后一位是0，那么这里匹配到的就是最后一个非0数值后面的所有0
public String convertByBigDecimal(String value) {
BigDecimal bigDecimal = new BigDecimal(value);
BigDecimal bigDecimal1 = bigDecimal.stripTrailingZeros();
return bigDecimal1.toPlainString();
}
上述方法是将字符串转换为BigDecimal ，然后使用BigDecimal 原生方法stripTrailingZeros来去掉后面的无效0。同样的正负数均支持
三：测试 public static void main(String[] args) {
List strings = Arrays.asList("100", "-100",
"123", "-123",
"123.0000", "-123.0000",
"100.0000", "-100.0000",
"123.0", "-123.0",
"100.0", "-100.0",
"123.0900", "-123.0900",
"100.0900", "-100.0900",
"123.0009", "-123.0009",
"100.0009", "-100.0009");
for (String value : strings) {
String s = new ZeroFormatTest2().convertByPattern(value);
String s1 = new ZeroFormatTest2().convertByBigDecimal(value);
System.out.println(s + "----" + s1);
}
}
结果输出：
100----100 -100-----100 123----123 -123-----123 123----123 -123-----123 100----100 -100-----100 123----123 -123-----123 100----100 -100-----100 123.09----123.09 -123.09-----123.09 100.09----100.09 -100.09-----100.09 123.0009----123.0009 -123.0009-----123.0009 100.0009----100.0009 -100.0009-----100.0009四：建议
上述两种方法都可以实现我们的需求，但是从性能上面来讲，如果需要解析大量数据的时候，建议使用第一种，Pattern.compile(regex)可以是一个全局的，不需要每一条数据都实例化
