• 搞懂js中小数运算精度问题原因及解决办法


    js小数运算会出现精度问题


    js number类型

    JS 数字类型只有number类型,number类型相当于其他强类型语言中的double类型(双精度浮点型),不区分浮点型和整数型。

    number类型不同进制

    number 有四种进制表示方法,十进制,二进制,八进制和十六进制

    表示方法

    • 二进制: 0B或者0b (数字0和字母B或者小写字母b) ,后接1或者0表示二进制数
    • 八进制: es5下禁止表示八进制数会自动转化为十进制数,es6用0o ,后接小于8的数字表示八进制
    • 十六进制: 以0x或者0X开头,后接0-9数字和a-e五个英文字母
    • 十进制:默认直接输入0-9都是十进制数

    number进制的转换

    parseInttoString

    • toString() 方法接受一个值为 2~36 之间的整数参数指定进制,默认为十进制,将Number转为String
    • parseInt() 第二个参数接受一个值为 2~36 之间的整数参数指定进制,默认为十进制,将String转为Number
    // toString转换,输入为Number,返回为String
    var n = 120;
    n.toString(); // "120"
    n.toString(2); // "1111000"
    n.toString(8); // "170"
    n.toString(16); // "78"
    n.toString(20); // "60"
    0x11.toString(); // "17"
    0b111.toString(); // "7"
    0x11.toString(12);// "15"
    // parseInt转换,输入为String,返回为Number
    parseInt('110'); // 110
    parseInt('110', 2); // 6
    parseInt('110', 8); // 72
    parseInt('110', 16); // 272
    parseInt('110', 26); // 702
    // toString和parseInt结合使用可以在两两进制之间转换
    // 将 a 从36进制转为12进制
    var a = 'ra'; // 36进制表示的数
    parseInt(a, 36).toString(12); // "960"
    

    OK,扯远了,小数,浮点数,及小数运算

    由于Js的所有数字类型都是双精度浮点型(64位)采用 IEEE754 标准

    64位二进制数表示一个number数字

    其中 64位 = 1位符号位 + 11位指数位 + 52位小数位

    ass

    符号位:用来表示数字的正负,-1^符号位数值,0为正数,1为负数

    指数位:一般都用科学计数法表示数值大小,但是这里一般都是2进制的科学计数法,表示2的多少次方

    小数位:科学计数法前面的数值,IEEE745标准,默认所有的该数值都转为1.xxxxx这种格式,优点是可以省略一位小数位,可以存储更多的数字内容,缺点是丢失精度

    大概可以理解为这张图

    浮点数的运算精度丢失问题就是因为,浮点数转化为该标准的二进制的过程中出现的丢失

    • 整数转二进制

      好理解,除二取余法,7表示为 111 = 1x2^3 + 1x2^2 + 1x2^1

    • 问题来了,小数转二进制!!

      由于也需要转化为指数形式,例如 1/2 = 1 * 2^-1, 1/4 = 1 * 2^-2,所以小数的转化二进制过程是通过判断小数是不是满 1/2,1/4,8/1以此类推,换成数学公式就是 乘二取整法

      0.1的二进制
      
          0.1*2=0.2======取出整数部分0
      
          0.2*2=0.4======取出整数部分0
      
          0.4*2=0.8======取出整数部分0
      
          0.8*2=1.6======取出整数部分1
      
          0.6*2=1.2======取出整数部分1
      
          0.2*2=0.4======取出整数部分0
      
          0.4*2=0.8======取出整数部分0
      
          0.8*2=1.6======取出整数部分1
      
          0.6*2=1.2======取出整数部分1
      
          接下来会无限循环
      
          0.2*2=0.4======取出整数部分0
      
          0.4*2=0.8======取出整数部分0
      
          0.8*2=1.6======取出整数部分1
      
          0.6*2=1.2======取出整数部分1
      
          所以0.1转化成二进制是:0.0001 1001 1001 1001…(无限循环)
      
          0.1 => 0.0001 1001 1001 1001…(无限循环)
      
          同理0.2的二进制是0.0011 0011 0011 0011…(无限循环)
      

    OK ,转化为二进制之后,开始准备运算

    计算机中的数字都是以二进制存储的,二进制浮点数表示法并不能精确的表示类似0.1这样 的简单的数字

    如果要计算 0.1 + 0.2 的结果,计算机会先把 0.1 和 0.2 分别转化成二进制,然后相加,最后再把相加得到的结果转为十进制

    但有一些浮点数在转化为二进制时,会出现无限循环 。比如, 十进制的 0.1 转化为二进制,会得到如下结果:

    0.1 => 0.0001 1001 1001 1001…(无限循环)

    0.2 => 0.0011 0011 0011 0011…(无限循环)

    而存储结构中的尾数部分最多只能表示 53 位。为了能表示 0.1,只能模仿十进制进行四舍五入了,但二进制只有 0 和 1 , 于是变为 0 舍 1 入 。 因此,0.1 在计算机里的二进制表示形式如下:

    0.1 => 0.0001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 101

    0.2 => 0.0011 0011 0011 0011 0011 0011 0011 0011 0011 0011 0011 0011 0011 001

    用标准计数法表示如下:

    0.1 => (−1)0 × 2^4 × (1.1001100110011001100110011001100110011001100110011010)2

    0.2 => (−1)0 × 2^3 × (1.1001100110011001100110011001100110011001100110011010)2

    在计算浮点数相加时,需要先进行 “对位”,将较小的指数化为较大的指数,并将小数部分相应右移:

    最终,“0.1 + 0.2” 在计算机里的计算过程如下:

    经过上面的计算过程,0.1 + 0.2 得到的结果也可以表示为:

    (−1)0 × 2−2 × (1.0011001100110011001100110011001100110011001100110100)2=>.0.30000000000000004

    通过 JS 将这个二进制结果转化为十进制表示:

    (-1)0 * 2-2 * (0b10011001100110011001100110011001100110011001100110100 * 2**-52); //0.30000000000000004

    console.log(0.1 + 0.2) ; // 0.30000000000000004

    这是一个典型的精度丢失案例,从上面的计算过程可以看出,0.1 和 0.2 在转换为二进制时就发生了一次精度丢失,而对于计算后的二进制又有一次精度丢失 。因此,得到的结果是不准确的。

    但是问题是:几乎所有的编程语言浮点数都是都采用IEEE浮点数算术标准~


    JAVASCRIPT中的解决办法

    1. 原生方法类

      • 因为浮点数转换的时候小数乘二取整会有无限循环的情况,但是整数除二取余是不会的,所以整数部分不会出现精度丢失问题
        • 思路1 :将小数转化为整数进行运算
        • 实现思想:先将小数转化为字符串,判断小数部分位数,并且将运算两边小数同时乘以10最大小数位数,再将最后结果除以10最大小数位数
        • 代码:代码就不沾了,网上有许多
      • 因为小数精度过高的情况下可能出现无限循环,出现截断或者进位等情况
        • 思路2:限制精度,只保留小数部分位数,减小精度出现的误差问题
        • 方法:Number.toFixed()
        • 代码:
                  console.log((0.1 + 0.2).toFixed(12) == 0.3)
                  > true
                  console.log((0.1 + 0.2).toFixed(12))
                  > 0.300000000000
                  console.log((2.4/0.8).toFixed(12))
                  > 3.000000000000
          
        • 注意:toFixed之后会转换为字符串格式,可以再使用parseFloat转换为小数 parseFloat((a+b).toFixed(2))
    2. 第三方封装类库

      • math库

        • math库使用
              //统一配置math.js
              math.config({
                  number: 'BigNumber',  
                  // 'number' (default), 
                  precision: 20         
              });
              // 转换数字类型
              var temp = math.bignumber(a) * math.bignumber(b)
              // 提取数字类型,不然会是一个math对象
              var result = math.number(temp)
          
          
      • bignumber,big,decimal等

        • 将js原生number类型转为bignumber,big,decimal等封装类型,(decimal是8421 BCD编码,bignumber是支持高精度的数据类型,实现原理?大概是用类数组存储数据位,保持精度的可靠性)
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zm-blogs/p/12909096.html
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