JS中浮點(diǎn)數(shù)精度問(wèn)題的分析與解決方法
前言
最近在做項(xiàng)目的時(shí)候,涉及到商品價(jià)格的計(jì)算,經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)計(jì)算出現(xiàn)精度問(wèn)題。剛開(kāi)始草草了事,直接用toFixed就解決了問(wèn)題,并沒(méi)有好好的思考一下這個(gè)問(wèn)題。后來(lái)慢慢的,問(wèn)題越來(lái)越多,連toFixed也出現(xiàn)了(允悲),后來(lái)經(jīng)過(guò)搜索網(wǎng)上的各種博客和論壇,整理總結(jié)了一下。
問(wèn)題的發(fā)現(xiàn)
總結(jié)了一下,一共有以下兩種問(wèn)題
浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算后的精度問(wèn)題
在計(jì)算商品價(jià)格加減乘除時(shí),偶爾## 會(huì)出現(xiàn)精度問(wèn)題,一些常見(jiàn)的例子如下:
// 加法 ===================== 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004 0.7 + 0.1 = 0.7999999999999999 0.2 + 0.4 = 0.6000000000000001 // 減法 ===================== 1.5 - 1.2 = 0.30000000000000004 0.3 - 0.2 = 0.09999999999999998 // 乘法 ===================== 19.9 * 100 = 1989.9999999999998 0.8 * 3 = 2.4000000000000004 35.41 * 100 = 3540.9999999999995 // 除法 ===================== 0.3 / 0.1 = 2.9999999999999996 0.69 / 10 = 0.06899999999999999
toFixed奇葩問(wèn)題
在遇到浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算后出現(xiàn)的精度問(wèn)題時(shí),剛開(kāi)始我是使用toFixed(2)來(lái)解決的,因?yàn)樵赪3school和菜鳥(niǎo)教程(他們均表示這鍋不背)上明確寫(xiě)著定義:toFixed()方法可把Number四舍五入為指定小數(shù)位數(shù)的數(shù)字。
但是在chrome下測(cè)試結(jié)果不太令人滿意:
1.35.toFixed(1) // 1.4 正確 1.335.toFixed(2) // 1.33 錯(cuò)誤 1.3335.toFixed(3) // 1.333 錯(cuò)誤 1.33335.toFixed(4) // 1.3334 正確 1.333335.toFixed(5) // 1.33333 錯(cuò)誤 1.3333335.toFixed(6) // 1.333333 錯(cuò)誤
使用IETester在IE下面測(cè)試的結(jié)果卻是正確的。
為什么會(huì)產(chǎn)生
讓我們來(lái)看一下為什么0.1+0.2會(huì)等于0.30000000000000004,而不是0.3。首先,想要知道為什么會(huì)產(chǎn)生這樣的問(wèn)題,讓我們回到大學(xué)里學(xué)的復(fù)(ku)雜(zao)的計(jì)算機(jī)組成原理。雖然已經(jīng)全部還給大學(xué)老師了,但是沒(méi)關(guān)系,我們還有百度嘛。
浮點(diǎn)數(shù)的存儲(chǔ)
和其它語(yǔ)言如Java和Python不同,JavaScript中所有數(shù)字包括整數(shù)和小數(shù)都只有一種類型 — Number。它的實(shí)現(xiàn)遵循 IEEE 754 標(biāo)準(zhǔn),使用64位固定長(zhǎng)度來(lái)表示,也就是標(biāo)準(zhǔn)的 double 雙精度浮點(diǎn)數(shù)(相關(guān)的還有float 32位單精度)。
這樣的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)優(yōu)點(diǎn)是可以歸一化處理整數(shù)和小數(shù),節(jié)省存儲(chǔ)空間。
64位比特又可分為三個(gè)部分:
符號(hào)位S:第 1 位是正負(fù)數(shù)符號(hào)位(sign),0代表正數(shù),1代表負(fù)數(shù)
指數(shù)位E:中間的 11 位存儲(chǔ)指數(shù)(exponent),用來(lái)表示次方數(shù)
尾數(shù)位M:最后的 52 位是尾數(shù)(mantissa),超出的部分自動(dòng)進(jìn)一舍零

浮點(diǎn)數(shù)的運(yùn)算
那么JavaScript在計(jì)算0.1+0.2時(shí)到底發(fā)生了什么呢?
首先,十進(jìn)制的0.1和0.2會(huì)被轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制的,但是由于浮點(diǎn)數(shù)用二進(jìn)制表示時(shí)是無(wú)窮的:
0.1 -> 0.0001 1001 1001 1001...(1100循環(huán)) 0.2 -> 0.0011 0011 0011 0011...(0011循環(huán))
IEEE 754 標(biāo)準(zhǔn)的 64 位雙精度浮點(diǎn)數(shù)的小數(shù)部分最多支持53位二進(jìn)制位,所以兩者相加之后得到二進(jìn)制為:
0.0100110011001100110011001100110011001100110011001100
因浮點(diǎn)數(shù)小數(shù)位的限制而截?cái)嗟亩M(jìn)制數(shù)字,再轉(zhuǎn)換為十進(jìn)制,就成了0.30000000000000004。所以在進(jìn)行算術(shù)計(jì)算時(shí)會(huì)產(chǎn)生誤差。
解決方法
針對(duì)以上兩個(gè)問(wèn)題,網(wǎng)上搜了一波解決方法,基本都大同小異的,分別來(lái)看一下。
解決toFixed
針對(duì)toFixed的兼容性問(wèn)題,我們可以把toFix重寫(xiě)一下來(lái)解決,代碼如下:
// toFixed兼容方法
Number.prototype.toFixed = function(len){
if(len>20 || len<0){
throw new RangeError('toFixed() digits argument must be between 0 and 20');
}
// .123轉(zhuǎn)為0.123
var number = Number(this);
if (isNaN(number) || number >= Math.pow(10, 21)) {
return number.toString();
}
if (typeof (len) == 'undefined' || len == 0) {
return (Math.round(number)).toString();
}
var result = number.toString(),
numberArr = result.split('.');
if(numberArr.length<2){
//整數(shù)的情況
return padNum(result);
}
var intNum = numberArr[0], //整數(shù)部分
deciNum = numberArr[1],//小數(shù)部分
lastNum = deciNum.substr(len, 1);//最后一個(gè)數(shù)字
if(deciNum.length == len){
//需要截取的長(zhǎng)度等于當(dāng)前長(zhǎng)度
return result;
}
if(deciNum.length < len){
//需要截取的長(zhǎng)度大于當(dāng)前長(zhǎng)度 1.3.toFixed(2)
return padNum(result)
}
//需要截取的長(zhǎng)度小于當(dāng)前長(zhǎng)度,需要判斷最后一位數(shù)字
result = intNum + '.' + deciNum.substr(0, len);
if(parseInt(lastNum, 10)>=5){
//最后一位數(shù)字大于5,要進(jìn)位
var times = Math.pow(10, len); //需要放大的倍數(shù)
var changedInt = Number(result.replace('.',''));//截取后轉(zhuǎn)為整數(shù)
changedInt++;//整數(shù)進(jìn)位
changedInt /= times;//整數(shù)轉(zhuǎn)為小數(shù),注:有可能還是整數(shù)
result = padNum(changedInt+'');
}
return result;
//對(duì)數(shù)字末尾加0
function padNum(num){
var dotPos = num.indexOf('.');
if(dotPos === -1){
//整數(shù)的情況
num += '.';
for(var i = 0;i<len;i++){
num += '0';
}
return num;
} else {
//小數(shù)的情況
var need = len - (num.length - dotPos - 1);
for(var j = 0;j<need;j++){
num += '0';
}
return num;
}
}
}我們通過(guò)判斷最后一位是否大于等于5來(lái)決定需不需要進(jìn)位,如果需要進(jìn)位先把小數(shù)乘以倍數(shù)變?yōu)檎麛?shù),加1之后,再除以倍數(shù)變?yōu)樾?shù),這樣就不用一位一位的進(jìn)行判斷。
解決浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算精度
既然我們發(fā)現(xiàn)了浮點(diǎn)數(shù)的這個(gè)問(wèn)題,又不能直接讓兩個(gè)浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算,那怎么處理呢?
我們可以把需要計(jì)算的數(shù)字升級(jí)(乘以10的n次冪)成計(jì)算機(jī)能夠精確識(shí)別的整數(shù),等計(jì)算完成后再進(jìn)行降級(jí)(除以10的n次冪),這是大部分變成語(yǔ)言處理精度問(wèn)題常用的方法。例如:
0.1 + 0.2 == 0.3 //false (0.1*10 + 0.2*10)/10 == 0.3 //true
但是這樣就能完美解決么?細(xì)心的讀者可能在上面的例子里已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了問(wèn)題:
35.41 * 100 = 3540.9999999999995
看來(lái)進(jìn)行數(shù)字升級(jí)也不是完全的可靠啊(允悲)。
但是魔高一尺道高一丈,這樣就能難住我們么,我們可以將浮點(diǎn)數(shù)toString后indexOf('.'),記錄一下小數(shù)位的長(zhǎng)度,然后將小數(shù)點(diǎn)抹掉,完整的代碼如下:
/*** method **
* add / subtract / multiply /divide
* floatObj.add(0.1, 0.2) >> 0.3
* floatObj.multiply(19.9, 100) >> 1990
*
*/
var floatObj = function() {
/*
* 判斷obj是否為一個(gè)整數(shù)
*/
function isInteger(obj) {
return Math.floor(obj) === obj
}
/*
* 將一個(gè)浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)成整數(shù),返回整數(shù)和倍數(shù)。如 3.14 >> 314,倍數(shù)是 100
* @param floatNum {number} 小數(shù)
* @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 = Number(floatNum.toString().replace('.',''))
ret.times = times
ret.num = intNum
return ret
}
/*
* 核心方法,實(shí)現(xiàn)加減乘除運(yùn)算,確保不丟失精度
* 思路:把小數(shù)放大為整數(shù)(乘),進(jìn)行算術(shù)運(yùn)算,再縮小為小數(shù)(除)
*
* @param a {number} 運(yùn)算數(shù)1
* @param b {number} 運(yùn)算數(shù)2
* @param digits {number} 精度,保留的小數(shù)點(diǎn)數(shù),比如 2, 即保留為兩位小數(shù)
* @param op {string} 運(yùn)算類型,有加減乘除(add/subtract/multiply/divide)
*
*/
function operation(a, b, digits, 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) { // 兩個(gè)小數(shù)位數(shù)相同
result = n1 + n2
} else if (t1 > t2) { // o1 小數(shù)位 大于 o2
result = n1 + n2 * (t1 / t2)
} else { // o1 小數(shù)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':
result = (n1 / n2) * (t2 / t1)
return result
}
}
// 加減乘除的四個(gè)接口
function add(a, b, digits) {
return operation(a, b, digits, 'add')
}
function subtract(a, b, digits) {
return operation(a, b, digits, 'subtract')
}
function multiply(a, b, digits) {
return operation(a, b, digits, 'multiply')
}
function divide(a, b, digits) {
return operation(a, b, digits, 'divide')
}
// exports
return {
add: add,
subtract: subtract,
multiply: multiply,
divide: divide
}
}();如果覺(jué)得floatObj調(diào)用麻煩,我們可以在Number.prototype上添加對(duì)應(yīng)的運(yùn)算方法。
附:JS浮點(diǎn)數(shù)精度問(wèn)題的一些實(shí)用建議
- 考慮到每次浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算的偏差非常小(其實(shí)不然),可以對(duì)結(jié)果進(jìn)行指定精度的四舍五入,比如可以parseFloat(result.toFixed(12));
- 將浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)為整數(shù)運(yùn)算,再對(duì)結(jié)果做除法。比如0.1 + 0.2,可以轉(zhuǎn)化為(1*2)/3。
- 把浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)化為字符串,模擬實(shí)際運(yùn)算的過(guò)程。
綜上,建議使用第三種方案,目前已經(jīng)有了很多較為成熟的庫(kù),我們可以根據(jù)自己的需求來(lái)選擇對(duì)應(yīng)的工具。并且,這些庫(kù)不僅解決了浮點(diǎn)數(shù)的運(yùn)算精度問(wèn)題,還支持了大數(shù)運(yùn)算,并且修復(fù)了原生toFixed結(jié)果不準(zhǔn)確的問(wèn)題。
總結(jié)
到此這篇關(guān)于JS中浮點(diǎn)數(shù)精度問(wèn)題的文章就介紹到這了,更多相關(guān)JS浮點(diǎn)數(shù)精度問(wèn)題內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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