ajax传输的json,gson会发生丢失,long > 15的时候会丢失0 解决方案:直接把属性为long的属性自动加上双引号成为js的字符串,这样就不会发生丢失了,ajax自动识别为字符串. 用法: ajaxResult("",0,new Object()); //随便一个对象就可以,List 之类的 /** * 以Ajax方式输出常规操作结果 * * @param status * 返回状态,200表示成功, 500表示错误 * @param message * 操作结果描…

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…

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…

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,…

http://www.cnblogs.com/snandy/p/4943138.html…

问题 在开发过程中,我们的主键字段使用了数字作为主键ID,发现数字精度丢失的问题. 上图红框是后端日志的输出. 在浏览器端F12 看到的结果如上图,数据居然自动变化,这个是数字在浏览器丢失了精度,导致结果不准确. 解决办法: 在序列化时,将数字转序列化成 字符串输出.在springboot 中增加序列化配置,将Long型数据修改成字符输出. 这里将Long 类型输出为字符串. 再次查看浏览器输出. 如上图,数字转成了字符串,数字没有丢失精度.…

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,下图是firebug的控制台截图: 看看java的计算结果:是不是让你很不能接受 再来个更有料的,细心的你有没有发现这样的问题: 二.解决方案对于整数,前端出现问题的几率可能比较低,毕竟很少有业务需要需要用到超大整数,只要运算结果不超过 Math.pow(2, 53) 就不会丢失精度.对于小数,前端出现问题的几率还是很多的,尤其在一些电商网站涉及到金额等数据.解决方式:把小数放到位整…

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…

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…

/**不能超过 9007199254740992 * floatObj 包含加减乘除四个方法,能确保浮点数运算不丢失精度 * * 我们知道计算机编程语言里浮点数计算会存在精度丢失问题(或称舍入误差),其根本原因是二进制和实现位数限制有些数无法有限表示 * 以下是十进制小数对应的二进制表示 * 0.1 >> 0.0001 1001 1001 1001…(1001无限循环) * 0.2 >> 0.0011 0011 0011 0011…(0011无限循环) * 计算机里每种数据类型的存…