摘要: 由于计算机是用二进制来存储和处理数字,不能精确表示浮点数,而JavaScript中没有相应的封装类来处理浮点数运算,直接计算会导致运算精度丢失. 为了避免产生精度差异,把需要计算的数字升级(乘以10的n次幂)成计算机能够精确识别的整数,等计算完毕再降级(除以10的n次幂),这是大部分编程语言处理精度差异的通用方法. 关键词: 计算精度 四舍五入 四则运算 精度丢失 1. 疑惑 我们知道,几乎每种编程语言都提供了适合货币计算的类.例如C#提供了decimal,Java提供了BigDecim…

一.JS数字精度丢失的一些典型问题 1. 两个简单的浮点数相加:0.1 + 0.2 != 0.3 // true,下图是firebug的控制台截图: 看看java的计算结果:是不是让你很不能接受 再来个更有料的,细心的你有没有发现这样的问题: 二.解决方案对于整数,前端出现问题的几率可能比较低,毕竟很少有业务需要需要用到超大整数,只要运算结果不超过 Math.pow(2, 53) 就不会丢失精度.对于小数,前端出现问题的几率还是很多的,尤其在一些电商网站涉及到金额等数据.解决方式:把小数放到位整…

计算价格, java中浮点数精度丢失的解决方案…

先看图 这个是JavaScript语言自身存在的一个问题.说道这里不得不提一下网上流传的JavaScript搞笑图 我们在使用云开发来开发微信小程序的时候,会经常遇到JavaScript小数计算精度失准的问题.特别是实现钱包计算的功能.虽然整数计算不会出错,但总不能要求微信小程序内都是整数计算吧,这不科学. 那么开发小程序涉及到小数计算的时候,如何防止小数计算精度失准. 其实有很多方法,这里主要推荐我觉得比较好的解决办法.就是使用math.js这个npm包来实现计算. 废话少说,直接上代码!!!…

不知道大家在使用JS的过程中有没有发现某些浮点数运算的时候,得到的结果存在精度问题:比如0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004以及7 * 0.8 = 5.6000000000000005等等. 究竟是什么原因造成了这个问题?实际上是因为计算机内部的信息都是由二进制方式表示的,即0和1组成的各种编码,但由于某些浮点数没办法用二进制准确的表示出来,也就带来了一系列精度问题.当然这也不是JS独有的问题. 接下来让我们以0.1+0.2为例,深入理解一下浮点数的运算方法,以及使用J…

今天一个案子,用户反映数量差异明明是 2.0-1.8,显示的结果却为0.20000005,就自己写了段方法测试了一下:package test1;public class Test2 {/*** @param args*/public static void main(String[] args) { Float xx = 2.0f; Float yy = 1.8f; Float tt = xx - yy; System.out.println("tttttt-----" + tt);…

前言 如果你在测试金融相关产品,请务必覆盖交易金额为小数的场景.特别是使用Java语言的初级开发. Java基本实例 先来看Java中double类型数值加.减.乘.除计算式实例: public class Test{ public static void main(String [] args){ System.out.println(0.06+0.01); System.out.println(1.0-0.42); System.out.println(4.015*100); System.…

在做项目之前老师就给我们封装好了一个js文件,解决计算中丢失精度的一些函数,直接引用js文件就可以使用. eg: var numA = 0.1; var numB = 0.2; alert( numA + numB ); 出现结果:0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004  为什么出现这个问题:计算机读懂的是二进制,而不是十进制,就是程序在进制转换时候丢失了精度. 解决问题代码: //除法函数,用来得到精确的除法结果 //说明:javascript的除法结果会有误差,在两个…

进行HTTP网络通信的时候,调用API向服务器请求数据,有时为了防止API调用过程中被黑客恶意篡改,所请求参数需要进行MD5算法计算,得到摘要签名.服务端会根据请求参数,对签名进行验证,签名不合法的请求将会被拒绝. 但是目前原生JS貌似并没有提供MD5计算相关的函数方法,只能自己实现或者使用前辈大神写好的.网上找了下,找到了这个MD5的javaScript实现https://www.bootcdn.cn/blueimp-md5/. 使用的时候像平时一样引入即可: <script src="…

原因:js按照2进制来处理小数的加减乘除,在arg1的基础上 将arg2的精度进行扩展或逆扩展匹配,所以会出现如下情况. javascript(js)的小数点加减乘除问题,是一个js的bug如0.3*1 = 0.2999999999等,下面列出可以完美求出相应精度的四种js算法 function accDiv(arg1,arg2){ var t1=0,t2=0,r1,r2; try{t1=arg1.toString().split(".")[1].length}catch(e){} t…