JavaScript数字精度丢失问题总结

原文地址:http://www.cnblogs.com/snandy/p/4943138.html

本文分为三个部分

  1. JS 数字精度丢失的一些典型问题
  2. JS 数字精度丢失的原因
  3. 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

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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

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9999999999999999 == 10000000000000001  // ?

Firebug

16位和17位数竟然相等,没天理啊。

 

又如

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var  x = 9007199254740992
x + 1 == x  // ?

看结果

三观又被颠覆了。

 

3. toFixed 不会四舍五入(Chrome)

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1.335.toFixed(2)  // 1.33

Firebug

 

线上曾经发生过 Chrome 中价格和其它浏览器不一致,正是因为 toFixed 兼容性问题导致

 

二、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 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

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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。这即是计算机中部分浮点数运算时出现误差,丢失精度的根本原因。

 

大整数的精度丢失和浮点数本质上是一样的,尾数位最大是 52 位,因此 JS 中能精准表示的最大整数是 Math.pow(2, 53),十进制即 9007199254740992。

大于 9007199254740992 的可能会丢失精度

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9007199254740992     >> 10000000000000...000  // 共计 53 个 0
9007199254740992 + 1 >> 10000000000000...001  // 中间 52 个 0
9007199254740992 + 2 >> 10000000000000...010  // 中间 51 个 0

 

实际上

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9007199254740992 + 1  // 丢失
9007199254740992 + 2  // 未丢失
9007199254740992 + 3  // 丢失
9007199254740992 + 4  // 未丢失

 

结果如图

 

以上,可以知道看似有穷的数字, 在计算机的二进制表示里却是无穷的,由于存储位数限制因此存在“舍去”,精度丢失就发生了。

想了解更深入的分析可以看这篇论文(又长又臭):What Every Computer Scientist Should Know About Floating-Point Arithmetic

 

三、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:把小数放到位整数(乘倍数),再缩小回原来倍数(除倍数)

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// 0.1 + 0.2
(0.1*10 + 0.2*10) / 10 == 0.3  // true

  

以下是我写了一个对象,对小数的加减乘除运算丢失精度做了屏蔽。当然转换后的整数依然不能超过 9007199254740992。

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/**
  * floatTool 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储是一个有限宽度,比如 JavaScript 使用 64 位存储数字类型,因此超出的会舍去。舍去的部分就是精度丢失的部分。
  *
  * ** method **
  *  add / subtract / multiply /divide
  *
  * ** explame **
  *  0.1 + 0.2 == 0.30000000000000004 (多了 0.00000000000004)
  *  0.2 + 0.4 == 0.6000000000000001  (多了 0.0000000000001)
  *  19.9 * 100 == 1989.9999999999998 (少了 0.0000000000002)
  *
  * floatObj.add(0.1, 0.2) >> 0.3
  * floatObj.multiply(19.9, 100) >> 1990
  *
  */
var  floatTool =  function () {
    
     /*
      * 判断obj是否为一个整数
      */
     function  isInteger(obj) {
         return  Math.floor(obj) === obj
     }
    
     /*
      * 将一个浮点数转成整数,返回整数和倍数。如 3.14 >> 314,倍数是 100
      * @param floatNum {number} 小数
      * @return {object}
      *   {times:100, num: 314}
      */
     function  toInteger(floatNum) {
         var  ret = {times: 1, num: 0}
         if  (isInteger(floatNum)) {
             ret.num = floatNum
             return  ret
         }
         var  strfi  = floatNum +  ''
         var  dotPos = strfi.indexOf( '.' )
         var  len    = strfi.substr(dotPos+1).length
         var  times  = Math.pow(10, len)
         var  intNum = parseInt(floatNum * times + 0.5, 10)
         ret.times  = times
         ret.num    = intNum
         return  ret
     }
    
     /*
      * 核心方法,实现加减乘除运算,确保不丢失精度
      * 思路:把小数放大为整数(乘),进行算术运算,再缩小为小数(除)
      *
      * @param a {number} 运算数1
      * @param b {number} 运算数2
      * @param digits {number} 精度,保留的小数点数,比如 2, 即保留为两位小数
      * @param op {string} 运算类型,有加减乘除(add/subtract/multiply/divide)
      *
      */
     function  operation(a, b, op) {
         var  o1 = toInteger(a)
         var  o2 = toInteger(b)
         var  n1 = o1.num
         var  n2 = o2.num
         var  t1 = o1.times
         var  t2 = o2.times
         var  max = t1 > t2 ? t1 : t2
         var  result =  null
         switch  (op) {
             case  'add' :
                 if  (t1 === t2) {  // 两个小数位数相同
                     result = n1 + n2
                 else  if  (t1 > t2) {  // o1 小数位 大于 o2
                     result = n1 + n2 * (t1 / t2)
                 else  // o1 小数位 小于 o2
                     result = n1 * (t2 / t1) + n2
                 }
                 return  result / max
             case  'subtract' :
                 if  (t1 === t2) {
                     result = n1 - n2
                 else  if  (t1 > t2) {
                     result = n1 - n2 * (t1 / t2)
                 else  {
                     result = n1 * (t2 / t1) - n2
                 }
                 return  result / max
             case  'multiply' :
                 result = (n1 * n2) / (t1 * t2)
                 return  result
             case  'divide' :
                 return  result =  function () {
                     var  r1 = n1 / n2
                     var  r2 = t2 / t1
                     return  operation(r1, r2,  'multiply' )
                 }()
         }
     }
    
     // 加减乘除的四个接口
     function  add(a, b) {
         return  operation(a, b,  'add' )
     }
     function  subtract(a, b) {
         return  operation(a, b,  'subtract' )
     }
     function  multiply(a, b) {
         return  operation(a, b,  'multiply' )
     }
     function  divide(a, b) {
         return  operation(a, b,  'divide' )
     }
    
     // exports
     return  {
         add: add,
         subtract: subtract,
         multiply: multiply,
         divide: divide
     }
}();

  

toFixed的修复如下

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// toFixed 修复
function  toFixed(num, s) {
     var  times = Math.pow(10, s)
     var  des = num * times + 0.5
     des = parseInt(des, 10) / times
     return  des +  ''
}

 

相关:

http://0.30000000000000004.com

http://docs.oracle.com/cd/E19957-01/806-3568/ncg_goldberg.html

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