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

本篇文章主要是对javascript避免数字计算精度误差的方法进行了介绍,需要的朋友可以过来参考下,希望对大家有所帮助. 如果我问你 0.1 + 0.2 等于几?你可能会送我一个白眼,0.1 + 0.2 = 0.3 啊,那还用问吗?连幼儿园的小朋友都会回答这么小儿科的问题了.但是你知道吗,同样的问题放在编程语言中,或许就不是想象中那么简单的事儿了. 不信?我们可以做个试验. 先来看一段 JS. var num1 = 0.1; var num2 = 0.2; alert(num1+num2 ===

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

add(a, b) {//相加 var c, d, e; try { c = a.toString().split(".")[1].length; } catch (f) { c = 0; } try { d = b.toString().split(".")[1].length; } catch (f) { d = 0; } return e = Math.pow(10, Math.max(c, d)), (this.mul(a, e) + this.mul(b,

今天在计算商品价格的时候再次遇到js浮点数计算出现误差的问题,以前就一直碰到这个问题,都是简单的使用tofixed方法进行处理一下,这对于一个程序员来说是及其不严谨的.因此在网上收集了一些处理浮点数精度的文章.觉得别人写的挺好了,我在简单的总结一下,以方便后续查阅. 浮点数误差产生的原因: 先看一个实例: 0.1 + 0.2 =? 0.1 + 0.2 = 0.3? 我们先来看一段 JS. console.log( 0.1+ 0.2); 输出为 0.30000000000000004.是不是很奇葩

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

前言 如果你在测试金融相关产品,请务必覆盖交易金额为小数的场景.特别是使用Java语言的初级开发. Java基本实例 先来看Java中double类型数值加.减.乘.除计算式实例: public class Test{ public static void main(String [] args){ System.out.println(0.06+0.01); System.out.println(1.0-0.42); System.out.println(4.015*100); System.

今天一个案子,用户反映数量差异明明是 2.0-1.8,显示的结果却为0.20000005,就自己写了段方法测试了一下:package test1;public class Test2 {/*** @param args*/public static void main(String[] args) { Float xx = 2.0f; Float yy = 1.8f; Float tt = xx - yy; System.out.println("tttttt-----" + tt);

摘要: 由于计算机是用二进制来存储和处理数字,不能精确表示浮点数,而JavaScript中没有相应的封装类来处理浮点数运算,直接计算会导致运算精度丢失. 为了避免产生精度差异,把需要计算的数字升级(乘以10的n次幂)成计算机能够精确识别的整数,等计算完毕再降级(除以10的n次幂),这是大部分编程语言处理精度差异的通用方法. 关键词: 计算精度 四舍五入 四则运算 精度丢失 1. 疑惑 我们知道,几乎每种编程语言都提供了适合货币计算的类.例如C#提供了decimal,Java提供了BigDecim

toFixed() 方法可把 Number 四舍五入为指定小数位数的数字.例如将数据Num保留2位小数,则表示为:toFixed(Num):但是其四舍五入的规则与数学中的规则不同,使用的是银行家舍入规则,银行家舍入:所谓银行家舍入法,其实质是一种四舍六入五取偶(又称四舍六入五留双)法.具体规则如下:简单来说就是:四舍六入五考虑,五后非零就进一,五后为零看奇偶,五前为偶应舍去,五前为奇要进一. 经测试发现,在chorme下面,并没有完全遵守这个规则,尤其是5的后面没有数字的时候,不是这么判断的,如

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

发生精度丢失的原因: 个人理解:机器在运行时,使用2进制形式的计数方式,而我们日常生活中的计算是10进制的,对于整数的加减乘除,double还能适用,但是对于有小数的,则容易发生精度丢失,即用2进制表示10进制小数时,部分小数只是近似的表示,2进制表示不完全准确,此时,只能用BigDecimal来进行精确的精度计算. double  d1=5.0; double d2=4.9; BigDeciaml b1=new BigDeciaml(d1); BigDecimal b2=new BigDeci

本文讲解的是怎么实现一个工具库并打包发布到npm给大家使用.本文实现的工具是一个分数计算器,大家考虑如下情况: \[ \sqrt{(((\frac{1}{3}+3.5)*\frac{2}{9}-\frac{27}{109})/\frac{889}{654})^4} \] 这是一个分数计算式,使用JS原生也是可以计算的,但是只能得到一个近视值: Math.sqrt(Math.pow(((1/3+3.5)*2/9-27/109)/(889/654),4)); // 0.197530864197530

其实同样的问题在java中也有存在,同样是浮点数的问题 问题这样的: 37.5*5.5=206.08 (JS算出来是这样的一个结果,我四舍五入取两位小数) 我先怀疑是四舍五入的问题,就直接用JS算了一个结果为:206.08499999999998 怎么会这样,两个只有一位小数的数字相乘,怎么可能多出这么小数点出来. 我Google了一下,发现原来这是JavaScript浮点运算的一个bug. 比如:7*0.8 JavaScript算出来就是:5.6000000000000005 网上找到了一些解

问题描述 如果我问你,4330.61乘以100等于多少,我猜你肯定跟我说:“肯定是 433061”啊! 是啊,要我我也是这么回答,来来来我们来看看浏览器怎么说吧,如下图   浏览器告诉我,他就是算不对 偌!浏览器告诉我,他就是算不对,这要是给客户算钱,客户不就有意见了.... WHY?计算机计算出来的还不如我自己的心算呢!!!! 如果你想了解什么原因,您请看=>js浮点数精度问题的前世今生? 解决办法 ;(function(){ function mathService(){ this.add=

或许很多人都遇到过,js 对小数的加.减.乘.除时经常得到一些奇怪的结果! 比如 :0.1 + 0.2 = 0.3  ? 这么一个简单的计算,当你用js 计算时会发现结果是:0.30000000000000004 .这么奇葩,简直无法理解! 那,为什么会这样呢? 对于浮点数的四则运算,几乎所有的编程语言都会有类似精度误差的问题,只是 C++ / C# / Java 这些语言中已经封装好了方法来避免精度的问题,而javascript 是一门弱类型的语言,从设计思想上就没有对浮点数有个严格的数据类型

解决办法: -- 3.3:表示原始数据 --fm9999999990.0000:表示保留到小数点后4位,若不存在则用0补位. ),'fm9999999990.0000') as demo from dual;

不知道大家在使用JS的过程中有没有发现某些浮点数运算的时候,得到的结果存在精度问题:比如0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004以及7 * 0.8 = 5.6000000000000005等等. 究竟是什么原因造成了这个问题?实际上是因为计算机内部的信息都是由二进制方式表示的,即0和1组成的各种编码,但由于某些浮点数没办法用二进制准确的表示出来,也就带来了一系列精度问题.当然这也不是JS独有的问题. 接下来让我们以0.1+0.2为例,深入理解一下浮点数的运算方法,以及使用J

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

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

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