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问题描述 在Java后端传一个比较大的Long值的时候 前端接收值的时候会出现精度的缺失: 解决办法 添加一个转换类 点击查看代码 public class JacksonObjectMapper extends ObjectMapper { public static final String DEFAULT_DATE_FORMAT = "yyyy-MM-dd"; public static final String DEFAULT_DATE_TIME_FORMAT = "…
/** ** 加法函数,用来得到精确的加法结果 ** 说明:javascript的加法结果会有误差,在两个浮点数相加的时候会比较明显.这个函数返回较为精确的加法结果. ** 调用:accAdd(arg1,arg2) ** 返回值:arg1加上arg2的精确结果 **/ function accAdd(arg1, arg2) { var r1, r2, m, c; try { r1 = arg1.toString().split(".")[1].length; } catch (e) {…
问题描述: 在开发过程中,项目的主键生成器是SnowFlake,其生成的long主键是28位, 但是js中Long的最大值:https://blog.csdn.net/sunmerZeal/article/details/80844843 是26位, 所以当18位的long主键往前台传时,就导致了精度缺失,再往后传id进行更新或删除操作时,id就匹配不到位. 解决过程: 解决思路1: 首先想的是将后台主键由long类型改为String类型,组里几位小伙伴讨论后,有经验的大牛给出建议说,mysql…
/除法函数,用来得到精确的除法结果 //说明:javascript的除法结果会有误差,在两个浮点数相除的时候会比较明显.这个函数返回较为精确的除法结果. //调用:accDiv(arg1,arg2) //返回值:arg1除以arg2的精确结果 function accDiv(arg1,arg2){ var t1=0,t2=0,r1,r2; try{t1=arg1.toString().split(".")[1].length}catch(e){} try{t2=arg2.toStrin…
之前虽然有看到过 js 精度相关的文章.但也都没有“印象深刻” ,但是今天"有幸"遇到了. 做一个项目,进行页面调试的时候, 当数量增加到3时总价格变得好长好长 立马在控制台验证了一下,算出这么多个小数. 还好之前有看过这方面的文章,知道是js的精度问题(但也不是js本身的问题,而是二进制的问题).  正确的应该是 239.7 然后找了几篇文章,最后打算用那个插件.可以用字符串进行运算,所以功能很强呀.也不大,5k而已~什么?你给我说流量?优化?百度首页?淘宝?好吧,等有门做那样的项目…
left,right是两个String类型的字符串,myres是一个double类型的变量. 如果我们用下面的语句把left,right先转换为double后直接加法的话,如果作3.3乘3之类的运算(被乘数是奇数会出问题),会变成9.8888888889,而不是我们想要的9.9,这就是精度缺失. myres=Double.valueOf(left)+Double.valueOf(right); 解决方法: double lt=Double.parseDouble(left); double rt…
JS精度问题    Vue中使用 解决方案 math.js npm install mathjs import { create, all } from 'mathjs' const config = {    number: 'BigNumber',   precision: 20 } const math = create(all, config); export default {   methods: {           // 除     numberExcept: function…
github地址: https://github.com/MikeMcl/big.js…
一.引出问题 0.1+0.2 = 0.3吗?在JS中是这样的吗?我们写个测试代码不就知道了吗? 结果出人意料,并不像我们所想象的那样.那么这到底是为什么呢? 二.原因分析 JS浮点数存储机制: 三.解决办法 1.自己实现浮点数加法 2.先转化可以计算的整数,再相加,最后转化为小数. 3.精度取一定位数如5  …
JS的数字类型目前支持的最大值为:9007199254740992,一旦数字超过这个值,JS将会丢失精度,导致前后端的值出现不一致. JAVA的Long类型的       最大值为:9223372036854775807,snowflake的算法在实现上确实没问题的,但实际运用的时候一定要避免这个潜在的深坑. 有个博友遇到这个问题的解决方案: https://www.cnblogs.com/do-your-best/p/9443342.html 如果是在项目一开始的时候就发觉到了这个问题,我建议…