在做项目之前老师就给我们封装好了一个js文件,解决计算中丢失精度的一些函数,直接引用js文件就可以使用. eg: var numA = 0.1; var numB = 0.2; alert( numA + numB ); 出现结果:0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004  为什么出现这个问题:计算机读懂的是二进制,而不是十进制,就是程序在进制转换时候丢失了精度. 解决问题代码: //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

原因:js按照2进制来处理小数的加减乘除,在arg1的基础上 将arg2的精度进行扩展或逆扩展匹配,所以会出现如下情况. javascript(js)的小数点加减乘除问题,是一个js的bug如0.3*1 = 0.2999999999等,下面列出可以完美求出相应精度的四种js算法 function accDiv(arg1,arg2){ var t1=0,t2=0,r1,r2; try{t1=arg1.toString().split(".")[1].length}catch(e){} t

js中进行数字计算时候,会出现精度误差的问题.先来看一个实例: console.log(0.1+0.2===0.3);//false console.log(0.1+0.1===0.2);//true 上面第一个的输出会超出我们的常识,正常应该为true,这里为什么会是false呢,直接运行会发现0.1+0.2在js中计算的结果是: console.log(0.1+0.2);//输出0.30000000000000004 这对于浮点数的四则运算(加减乘除),几乎所有的编程语言都会出现上面类似的精

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

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

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

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

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

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

Spark SQL读取数据Oracle的数据时,发现number类型的字段在读取的时候精度丢失了,使用的spark版本是Spark2.1.0的版本,竟然最后经过排查和网上查资料发现是一个bug.在Spark2.1.2以上的版本解决了这个问题. number类型的数据通过spark sql的jdbc读取的时候回变成DecimalType的类型.同时精度不会丢失,在2.1.2版本之前读取过来是IntType类型的. Spark issues列表: 通过JDBC读取Oracle数据打印的DataFra

今天开发遇到个问题,Java后端的Long类型数据,传到前端会出现精度丢失,如:164379764419858435,前端会变成164379764419858430.在浏览器中做测试可知,这就是一个精度丢失的问题. 解决思路是:后台传到前台时,Long类型数据,转为String类型. 1. 可以直接操作传回的对象数据,toString()该long类型数据. 2. 如果使用Jackson注解,我们也可以用@JsonFormat做类型转换(注意哦,这个不管可以使用在format日期类型哦),使用方

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.

js中的数字按照IEEE 754的标准,使用64位双精度浮点型来表示.其中符号位S,指数位E,尾数位M分别占了1,11,52位,并且在ES5规范中指出了指数位E的取值范围是[-1074, 971]. 精度问题汇总 想用有限的位来表示无穷的数字,显然是不可能的,因此会出现一些列精度问题: 浮点数精度问题,比如0.1 + 0.2 !== 0.3 大数精度问题,比如9999 9999 9999 9999 == 1000 0000 0000 0000 1 toFixed四舍五入结果不准确,比如1.335

问题描述 在JS计算四则运算时会遇到精度丢失的问题,会引起诸多问题,看看以下例子: 例如:在chrome控制台输入 0.1 + 0.7 输出结果是 0.7999999999999999 例如:0.1+0.2 输出结果:0.30000000000000004 例如:0.1277*1000000000000 输出结果:127700000000.00002 问题代码 bMsg.expectRate的值为0.1277 bMsg.expectRate * 1000000000000 / 100000000

JS的基础类型Number,遵循 IEEE 754 规范,采用双精度存储(double precision),占用 64 bit.如图 意义 1位用来表示符号位 11位用来表示指数 52位表示尾数 浮点数,比如 1 2 0.1 >> 0.0001 1001 1001 1001…(1001无限循环) 0.2 >> 0.0011 0011 0011 0011…(0011无限循环) 此时只能模仿十进制进行四舍五入了,但是二进制只有 0 和 1 两个,于是变为 0 舍 1 入.这即是计算机

JS的基础类型Number,遵循 IEEE 754 规范,采用双精度存储(double precision),占用 64 bit.如图 意义 1位用来表示符号位 11位用来表示指数 52位表示尾数 浮点数,比如 1 2 0.1 >> 0.0001 1001 1001 1001…(1001无限循环) 0.2 >> 0.0011 0011 0011 0011…(0011无限循环) 此时只能模仿十进制进行四舍五入了,但是二进制只有 0 和 1 两个,于是变为 0 舍 1 入.这即是计算机

一般来讲,我们在项目中必不可少的需要进行各种数值的计算,但是这种计算全部放在服务端会给服务器带来很大的压力,所以势必要客户端来 分担一些计算的压力. 从客户端来说,JavaScript是一门弱类型语言,对浮点数的精度并没有做很好的限制,所以就会产生浮点数的误差. 浮点数误差产生的原因:     例:     0.1 + 0.2 =?     0.1 + 0.2 = 0.3?     JS:         console.log( 0.1+ 0.2)输出为 0.30000000000000004

问题描述 后端把Long类型的数据传给前端,前端可能会出现精度丢失的情况.例如:201511200001725439这样一个Long类型的整数,传给前端后会变成201511200001725440 相关概念 javaScript 的最大安全值:Number.MAX_SAFE_INTEGER 是一个值为 9007199254740991 的常量.因为 javaScript的数字存储使用了 IEEE 754 中规定的 双精度浮点数 数据类型,而这一数据类型能够安全存储 -(2^53 - 1) 到 2

一.背景 最近做 dashborad 图表时,涉及计算小数且四舍五入精确到 N 位.后发现 js 算出来的结果跟我预想的不一样,看来这里面并不简单-- 二.JS 与 精度 1.精度处理 首先明确两点: 1.小数才会涉及精度的概念 2.小数的(存储和)运算涉及 JS 的精度处理 在现实中,我们运算小数,不会出现任何问题.但是 JS (编程语言)里,却不是这样. 2.精度丢失 例如,在 JS 里执行: 0.1 + 0.2 0.30000000000000004 0.3 - 0.1 0.1999999

最近公司的一个项目组要把以前的单体应用进行为服务拆分,表的ID主键使用Mybatis plus默认 的雪花算法来生成. 快下班的时候,小伙伴跑过来找我,:"快给我看看这问题,卡这卡了小半天了!".连拉带拽,连哄带骗的把我拉到他的电脑前面.这位小伙伴在我看来技术不算是大牛,但经验也很丰富了.他都卡了半天的问题,应该不是小问题,如果我一时半会搞不定,真的是耽误我下班了,所以我很不情愿的在他的位置坐了下来. 一.现象是这样的 下面我把异常的现象给大家描述一下,小伙伴建了一张表,表的主键是id

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