一.背景 最近做 dashborad 图表时,涉及计算小数且四舍五入精确到 N 位.后发现 js 算出来的结果跟我预想的不一样,看来这里面并不简单-- 二.JS 与 精度 1.精度处理 首先明确两点: 1.小数才会涉及精度的概念 2.小数的(存储和)运算涉及 JS 的精度处理 在现实中,我们运算小数,不会出现任何问题.但是 JS (编程语言)里,却不是这样. 2.精度丢失 例如,在 JS 里执行: 0.1 + 0.2 0.30000000000000004 0.3 - 0.1 0.1999999…

本文分为三个部分 JS 数字精度丢失的一些典型问题 JS 数字精度丢失的原因 解决方案(一个对象+一个函数) 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 Firebug 这真不是 Firebug 的问题,可以用alert试试 (哈哈开玩笑). 看看Java的运算结果 再看看Python 2. 大整数运算 9999999999999999 == 10000000000000001 // ? Firebug 16位和17位数竟然相…

本文分为三个部分 JS 数字精度丢失的一些典型问题 JS 数字精度丢失的原因 解决方案(一个对象+一个函数) 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 1 0.1 + 0.2 != 0.3 // true Firebug 这真不是 Firebug 的问题,可以用alert试试 (哈哈开玩笑). 看看Java的运算结果 再看看Python 2. 大整数运算 1 9999999999999999 == 10000000000000001 // ? Firebug 16位和17位…

标题: JavaScript 中小数和大整数的精度丢失作者: Demon链接: http://demon.tw/copy-paste/javascript-precision.html版权: 本博客的所有文章,都遵守“署名-非商业性使用-相同方式共享 2.5 中国大陆”协议条款. 先来看两个问题: 0.1 + 0.2 == 0.3; // false 9999999999999999 == 10000000000000000; // true 第一个问题是小数的精度问题,在业界不少博客里已有讨论…

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…

注:转自 https://blog.csdn.net/bleach_kids/article/details/49129943 在使用Java,double 进行运算时,经常出现精度丢失的问题,总是在一个正确的结果左右偏0.0000**1. 特别在实际项目中,通过一个公式校验该值是否大于0,如果大于0我们会做一件事情,小于0我们又处理其他事情. 这样的情况通过double计算出来的结果去和0比较大小,尤其是有小数点的时候,经常会因为精度丢失而导致程序处理流程出错. BigDecimal在<Eff…

JavaScript 中的数字按照 IEEE 754 的标准,使用 64 位双精度浮点型来表示.其中符号位 S,指数位 E,尾数位M分别占了 1,11,52 位,并且在 ES5 规范 中指出了指数位E的取值范围是 [-1074, 971]. 精度问题汇总 想用有限的位来表示无穷的数字,显然是不可能的,因此会出现一些列精度问题: 浮点数精度问题,比如 0.1 + 0.2 != 0.3 大数精度问题,比如 9999 9999 9999 9999 == 1000 0000 0000 0000 1 to…

/**不能超过 9007199254740992 * floatObj 包含加减乘除四个方法,能确保浮点数运算不丢失精度 * * 我们知道计算机编程语言里浮点数计算会存在精度丢失问题(或称舍入误差),其根本原因是二进制和实现位数限制有些数无法有限表示 * 以下是十进制小数对应的二进制表示 * 0.1 >> 0.0001 1001 1001 1001…(1001无限循环) * 0.2 >> 0.0011 0011 0011 0011…(0011无限循环) * 计算机里每种数据类型的存…

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);…