csv 大整数精度丢失

2024-11-04

php导出CSV时，超长数字精度丢失问题与前导0的字符串丢失0的问题解决

php生成的CSV有时候会遇到两个特殊情况: 1.输出的字段中,含有超长数字(18位的数字)比方身份证:122121197410180016,就算输出时字段加上"",还是会被识别成数字.而且丢失精度,后面的4位会变成0.象这个样子122121197410180000 2.输出的字段中.含有前导0的数字字符串,会被强制丢掉前导0.比方:01082151122,或者00001,00002,系统会强制识别成 1082151122,1,2这种数字. 针对上面的问题,仅仅能说excel太邪恶了,

[转载]JavaScript 中小数和大整数的精度丢失

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

js数字位数太大导致参数精度丢失问题

最近遇到个比较奇怪的问题,js函数里传参,传一个位数比较大,打印arguments可以看到传过来的参数已经改变. 然后查了一下,发现确实是js精度丢失造成的.我的解决方法是将数字型改成字符型传输,这样就不会造成精度丢失了.如下图: JS 数字丢失精度的原因计算机的二进制实现和位数限制有些数无法有限表示.就像一些无理数不能有限表示,如圆周率 3.1415926...,1.3333... 等.JS 遵循 IEEE 754 规范,采用双精度存储(double precision),占用 64 bi

java 常用类库：BigInteger大整数；BigDecimal大小数(解决double精度损失)；

大整数BigInteger package com.zmd.common_class_libraries; import java.math.BigInteger; /** * @ClassName BigNumberExample * @projectName: object1 * @author: Zhangmingda * @description: XXX * date: 2021/4/7. */ public class BigNumberExample { public static

json系列（二）cjson，rapidjson，yyjson大整数解析精度对比

前言上一篇介绍了3种json解析工具的使用方法,对于基础数据的解析没有任何问题.我们传输的json数据里有unsigned long型数据,需要借助json解析工具得到正确的unsigned long型数据.本篇对比它们对64bit(8 byte)大整形数据的解析精度.json样本数据random_code为8 byte型大整数. 一.cjson解析精度测试 1 #include "cJSON.h" 2 3 #include <iostream> 4 5 // g++ -

JavaScript数字精度丢失问题总结

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

float类型进行计算精度丢失的问题

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);

【转】JAVA程序中Float和Double精度丢失问题

原文网址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_827d041701017ctm.html 问题提出:12.0f-11.9f=0.10000038,"减不尽"为什么? 来自MSDN的解释: http://msdn.microsoft.com/zh-cn/c151dt3s.aspx 为何浮点数可能丢失精度浮点十进制值通常没有完全相同的二进制表示形式. 这是 CPU 所采用的浮点数据表示形式的副作用.为此,可能会经历一些精度丢失,并且一些浮点运算可能会产生意外的结果

关于JavaScript中计算精度丢失的问题

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

【解惑】剖析float型的内存存储和精度丢失问题

问题提出:12.0f-11.9f=0.10000038,"减不尽"为什么? 现在我们就详细剖析一下浮点型运算为什么会造成精度丢失? 1.小数的二进制表示问题首先我们要搞清楚下面两个问题: (1) 十进制整数如何转化为二进制数算法很简单.举个例子,11表示成二进制数: 11/2=5 余 1 5/2=2 余 1 2/2=1 余 0 1/2=0 余 1 0结束 11二进制表示为(从下往上):1011 这里提一点:只要遇到除以后的结果为0了

自上而下，逐步揭开PHP解析大整数的面纱

遇到的问题最近遇到一个PHP大整数的问题,问题代码是这样的 $shopId = 17978812896666957068; var_dump($shopId); 上面的代码输出,会把$shopId转换成float类型,且使用了科学计数法来表示,输出如下: float(1.7978812896667E+19) 但在程序里需要的是完整的数字作为查找数据的参数,所以需要用的是完整的数字,当时以为只是因为数据被转换成科学计数法了,于是想到的解决方案是强制让它不使用科学计数法表示: $shopId= n

JS实现大整数乘法（性能优化、正负整数）

本方法的思路为: 一:检查了输入的合法性(非空,无非法字符) 二:检查输入是否可以进行简单计算(一个数为 0,1,+1,-1) 三:去掉输入最前面可能有的正负符号,并判断输出的正负四:将输入的值分成4位一截(分的长度太短,性能太差,长度太长,精度容易降低) 五:遍历相乘得到最终数组(这里用了递归) 六:遍历最终数组,拼接最终的数(不建议用join,因为数组中的元素可能小于四位,拼接时会丢失0) 七:将正负符号与最终的数拼接输出代码如下: <!DOCTYPE html> <html&g

后端把Long类型的数据传给前端，前端可能会出现精度丢失的情况，以及解决方案

后端把Long类型的数据传给前端,前端可能会出现精度丢失的情况.例如:201511200001725439这样一个Long类型的整数,传给前端后会变成201511200001725440. 解决方法: 方法一:在后台将这个Long类型的字段转换成String类型的,风险比较大. 方法二:使用fastjson的提供的注解,@JSONField(serializeUsing= ToStringSerializer.class). spirngboot 的解决方案:注意是加在要处理的字段上 impor

float,double等精度丢失问题 float,double内存表示

问题提出:12.0f-11.9f=0.10000038,"减不尽"为什么? 来自MSDN的解释: http://msdn.microsoft.com/zh-cn/c151dt3s.aspx 为何浮点数可能丢失精度浮点十进制值通常没有完全相同的二进制表示形式. 这是 CPU 所采用的浮点数据表示形式的副作用. 为此,可能会经历一些精度丢失,并且一些浮点运算可能会产生意外的结果. 导致此行为的原因是下面之一: 十进制数的二进制表示形式可能不精确. 使用的数字之间类型不匹配(例如,混合使用浮

Java Float类型减法运算时精度丢失问题

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); } } 果然输出结果是: tttttt-----0.20000005 再测试了几个float类型

Long类型数据前端精度丢失

问题描述后端把Long类型的数据传给前端,前端可能会出现精度丢失的情况.例如:201511200001725439这样一个Long类型的整数,传给前端后会变成201511200001725440 相关概念 javaScript 的最大安全值:Number.MAX_SAFE_INTEGER 是一个值为 9007199254740991 的常量.因为 javaScript的数字存储使用了 IEEE 754 中规定的双精度浮点数数据类型,而这一数据类型能够安全存储 -(2^53 - 1) 到 2

JavaScript数字精度丢失的一些问题

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

关于 JavaScript 的精度丢失与近似舍入

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

大整数算法[09] Comba乘法（原理）

★ 引子原本打算一篇文章讲完,后来发现篇幅会很大,所以拆成两部分,先讲原理,再讲实现.实现的话相对复杂,要用到内联汇编,要考虑不同平台等等. 在大整数计算中,乘法是非常重要的,因为在公钥密码学中模幂运算要频繁使用乘法,所以乘法的性能会直接影响到模幂运算的效率.下面将会介绍两种乘法:基线乘法和 Comba 乘法,尽管他们的原理和计算看起来十分类似,而且算法的时间复杂度都是 O(n^2),但是他们的效率差别是很大的. ★ 基线乘法 (Baseline Multiplication

大整数乘法python3实现

因为python具有无限精度的int类型,所以用python实现大整数乘法是没意义的,可是思想是一样的.利用的规律是:第一个数的第i位和第二个数大第j位相乘,一定累加到结果的第i+j位上,这里是从0位置開始算的.代码例如以下: import sys def list2str(li): while li[0]==0: del li[0] res='' for i in li: res+=str(i) return res def multi(stra,strb): aa=list(stra) bb

toFixed（）精度丢失；复选框全选、取消

一.精度丢失和重写toFixed()函数 1.重写toFixed() Number.prototype.toFixed = function(length){ var carry = 0; //存放进位标志 var num, multiple; //num为原浮点数放大multiple倍后的数,multiple为10的length次方 var str = this + ''; //将调用该方法的数字转为字符串 var dot = str.indexOf("."); //找到小数点的位置

csv 大整数精度丢失

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