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JavaScript数据精度缺失问题

苏丹 / 1048人阅读

摘要:说到数据精度缺失的问题,就想起今年夏天刚转正做的一个项目。但是和用二进制表示的话位数是无法穷尽的。因此我们看到的用二进制表示的某数只是真实的的一个近似数。这是一个挺好用的数据运算工具,它也是为了解决数据精度缺失而产生的。

说到数据精度缺失的问题,就想起今年夏天刚转正做的一个项目。当时的需求涉及到金额的计算,那时候对js的了解比现在还少,不过当时关于金额计算这块js函数的封装是项目里架构师写的,印象很深,当时他就直呼:被JS精度缺失坑了一把!最近看资料又接触到精度缺失,那就自己站在巨人们的肩膀上整理一下。

JS中数据类型Number

不像Java,数字型的数据类型有short,int,long,float,double等,数字类型的数据在JS中只有一种数据类型——Number。那它的底层是怎么表示的呢?我们参考菜鸟教程的一段话,它是这么说的:

JavaScript采用IEEE754标准定义的64位浮点格式表示数字,它能表示最大值为±1.7976931348623157 x
10308,最小值为±5 x 10 -324。

数据的存储格式用图形表示如下↓

(这里先给自己留个坑,等搞清楚了具体的浮点数计算方法后再填……)

实例演示讲解

我们在控制台上做如下的十进制的加法运算,如下图所示

表面上我们做的是十进制的加法,实际上计算机在底层把它换算成了二进制,再做运算。但是0.1和0.2用二进制表示的话位数是无法穷尽的。因此我们看到的0.1用二进制表示的某数只是真实的0.1的一个近似数。0.2也是这个道理。所以实际上0.1+0.2是两个近似数的相加,因此这个结果也就是0.3的近似数啦。这里不做十进制小数转二进制的详细算法,感兴趣的小伙伴可以继续深入研究。

遇到这种问题,如何解决

10的n次幂运算
把数字乘以10的n次幂,转换成计算机能够精确识别的整数,之后再除以相同的10的n次幂。

number-precision
这是一个挺好用的JS数据运算工具,它也是为了解决JS数据精度缺失而产生的。用法如下(官网的截图)

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