JS浮点计算问题
问题
用js进行浮点数计算,结果可能会“超出预期”,大部分计算结果还是对的,但是我们可不想在计算这么严谨的事情上还有意外的惊喜。比如:
- 0.3 + 0.6 = 0.8999999999999999
- 0.3 - 0.2 = 0.09999999999999998
- 0.3 * 1.5 = 0.44999999999999996
- 0.3 / 0.1 = 2.9999999999999996
看完这几个计算结果,如果你没用过js,你可能会有点崩溃。我只能说,这就是js的魅力所在。
分析
在这之前,你需要知道以下几点:
- js中数字类型只有Number;
- js的Number是IEEE 754标准的64-bits的双精度数值
网上有很多关于此问题的解释,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js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。其实高级语言(c#,java)也存在此问题,只不过它们自己内部做了处理,把这种精度差异给屏蔽掉了。有些小数转换为二进制位数是无穷的(有循环),但是64位中小数最多只有52位,因此对于位数超过的相当于被截取了,导致了精度的丢失。这个地址可以用来浮点数和IEEE 754标准的64-bits的互转(背后是二进制的转换),用这个我们来验证下0.3-0.2。
- 0.3转换后为0.299999999999999988897769753748
- 0.2转换后为0.200000000000000011102230246252
- 0.299999999999999988897769753748-0.200000000000000011102230246252=0.099999999999999977795539507496
这和js直接计算的结果0.09999999999999998想吻合。
分析下来,终于明白并不是js自身发育不良,只是没有及时补充营养,我们只能另想出路了。
解决方法
网上已经存在很多解决方法了,我这里也没有特别的方法,但是网上有很多方法只搞定了一半,仍然存在bug。大部分解决方法的思路是将浮点数计算转换为整数计算,整数计算当然是没有bug的啦。前面说网上部分方法只搞对了一半,对的一半是乘除法,加减法仍然有问题,因为加减法还存在浮点数的直接运算。
附:没有bug的代码。
function add(a, b) {
var c, d, e;
try {
c = a.toString().split(".")[1].length;
} catch (f) {
c = 0;
}
try {
d = b.toString().split(".")[1].length;
} catch (f) {
d = 0;
}
return e = Math.pow(10, Math.max(c, d)), (mul(a, e) + mul(b, e)) / e;
}
function sub(a, b) {
var c, d, e;
try {
c = a.toString().split(".")[1].length;
} catch (f) {
c = 0;
}
try {
d = b.toString().split(".")[1].length;
} catch (f) {
d = 0;
}
return e = Math.pow(10, Math.max(c, d)), (mul(a, e) - mul(b, e)) / e;
}
function mul(a, b) {
var c = 0,
d = a.toString(),
e = b.toString();
try {
c += d.split(".")[1].length;
} catch (f) {}
try {
c += e.split(".")[1].length;
} catch (f) {}
return Number(d.replace(".", "")) * Number(e.replace(".", "")) / Math.pow(10, c);
}
function div(a, b) {
var c, d, e = 0,
f = 0;
try {
e = a.toString().split(".")[1].length;
} catch (g) {}
try {
f = b.toString().split(".")[1].length;
} catch (g) {}
return c = Number(a.toString().replace(".", "")), d = Number(b.toString().replace(".", "")), mul(c / d, Math.pow(10, f - e));
}
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