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javaScript中臭名昭著的BUG就是
0.1+0.2 !== 0.3
,因为精度问题,导致所有浮点数运算都是不安全的。 -
正如下面的计算结果,它们并不是我们所预想的:
0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004
1 - 0.9 = 0.09999999999999998
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虽然很多人知道这个浮点数误差这个问题的,可是却不知道背后的原理以及解决方案。今天我们就通过上面两个例子看看JavaScript浮点数误差问题背后的原理以及解决方案吧!
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那我们先来看看本文将包含什么内容
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为什么JavaScript的所有数值都统称为Number
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是什么导致的浮点数计算误差问题
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那遇到浮点数计算应该如何解决
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最后讲讲JavaScript值的范围
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为什么JavaScript中所有的数值类型都称为Number类型?
我们通过ECMAScript看看。
在ECMAScript标准中我们可以看到对Number类型的定义是这样的,使用IEEE 754格式表示整数和浮点值(JavaScript使用的是64位,也就是常说的'双精度')。
那为什么呢?因为存储浮点值是存储整数值的两倍,因此ECMAScript总是想方设法把把值转换为整数。这样的存储结构优点是可以归一化处理整数和小数,节省存储空间。
什么导致浮点数计算的误差问题?IEEE 754是什么?
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因为JavaScript中是遵循IEEE 754的标准,在程序的内部Number类型实质是一个64位固定长度的浮点数,也就是标准的double双精度浮点数。
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IEEE 754 是IEEE二进制浮点数算数标准。格式如下
V = (-1)^s (1+M) 2^(E-127)(单精度)
V = (-1)^s (1+M) 2^(E-1023)(双精度)
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那我们来看看十进制的数值是如何按照IEEE 754进行转换的
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十进制小数 3.14转换二进制 3.14 = 11.001000111101011100001010001111010111000010100011111 = 1.1001000111101011100001010001111010111000010100011111 x 21
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根据上面的公式
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符号位:0
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阶码部分:64位为例,1023+(1)= 1024,二进制就是10000000000
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尾数部分:
64位为例,应为52位,1001000111101011100001010001111010111000010100011111
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结果为 :0100000000001001000111101011100001010001111010111000010100011111 刚好64位,大家可以数数。
那如果遇到浮点数的计算问题该怎么办呢?
一、类库部分
Math.js
math.js是JavaScript和Node.js的一个广泛的数学库。支持数字、大数、分数、单位和矩阵数据类型的运算。
官网:https://mathjs.org/
GitHub:https://github.com/josdejong/mathjs
经典问题 0.1+0.2
var math = require('mathjs');
console.log(math.add(0.1,0.2)); //0.30000000000000004
console.log(math.format((math.add(math.bignumber(0.1),math.bignumber(0.2))))); //'0.3
big.js
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用于任意精度的十进制算术的小型JavaScript库
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Github :https://github.com/MikeMcl/big.js/
var Big = require("big.js");
x = new Big(0.1);
y = 0.2;
console.log(x.plus(y).toString())//'0.3'
二、原生方法
Number.prototype.toFixed()
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toFixed()方法是使用定点表示法格式化一个值,对结果进行四舍五入
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toFixed(),精度必须在0-20之间
parseFloat((0.1+0.2).toFixed(10)); //0.3
parseFloat((0.3/0.1).toFixed(10)); //3
parseFloat((1-0.9).toFixed(10)); //0.1
值的范围
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由于内存的限制,ECMAScript并不支持表示这个世界上所有的数值。ECMAScript可以表示的最小值保存在
Number.MIN_VALUE
中,这个值在浏览器是5e-423
;可以表示的最大值保存在Number.MAX_VALUE
中,这个值在浏览器中是1.7976931348623157e+308
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简单介绍了以后,来说说为什么要说值的范围。
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因为还有两个值没有说,
Number.MAX_SAFE_INTEGER
最大安全整数
Number.MIN_SAFE_INTEGER
最小安全整数
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其实上面我们说了那么多都是再说精度丢失,但是最根本的原因在于哪,就是因为有范围的限制。
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那为什么要存在他们呢?因为在此范围内整数和双精度浮点数是一一对应的,不存在一个整数有多个浮点数的情况,当然也不会有一个浮点数对应多个整数的情况。
Number.MAX_SAFE_INTEGER // 9007199254740991
1111111111111111+22222222222222222 = 23333333333333336
当我们的数值超过了值的范围进行操作就会出现精度的丢失