JavaScript数字精度丢失问题总结

摘要:
本文分为三个部分:1.JS数字精度损失的一些典型问题2.JS数字精度丢失的原因(计算机以二进制存储数据,有时由于存储位置的限制而存在“舍入”。根据这种思想封装了一种方法)1.JS数字精确度损失的一些常见问题1。将0.1+0.2添加到两个简单的浮点数*计算机中每种数据类型的存储宽度有限。例如,JavaScript使用64位来存储数字类型,因此多余的部分将被丢弃。

  本文分为三个部分:

1、JS 数字精度丢失的一些典型问题(前端遇小数计算概率大,要有这个精度丢失的意识

2、JS 数字精度丢失的原因(计算机用二进制存储数据,由于存储位置的限制有时会存在“舍去”。当模仿十进制进行四舍五入时,0舍1入,造成误差

3、解决方案(一个对象+一个函数)(解决方案:把小数乘以倍数变成整数计算,再除以倍数变成原来的数。其中根据此思想封装了一个方法

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(前端上这种现象比较多,需要注意

0.1 + 0.2 != 0.3 // true

JavaScript数字精度丢失问题总结第1张

  看看Java的运算结果

JavaScript数字精度丢失问题总结第2张

2. 大整数运算

9999999999999999 == 10000000000000001 // true

var x = 9007199254740992
x + 1 == x // true

  16位和17位数竟然相等;加1竟然也相等。

JavaScript数字精度丢失问题总结第3张

3. toFixed 不会四舍五入(Chrome)

1.335.toFixed(2) // 1.33

  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

JavaScript数字精度丢失问题总结第4张

  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

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

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

  结果如图:

JavaScript数字精度丢失问题总结第5张

  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

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)

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

  以下方法,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。

/**
 * 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 floatObj = 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} var isNegative = floatNum < 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(Math.abs(floatNum) * times + 0.5, 10) ret.times = times if (isNegative) { intNum = -intNum } 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, 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) { // 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': result = (n1 / n2) * (t2 / t1) return result } } // 加减乘除的四个接口 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 } }();

  toFixed的修复如下:

// 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 + ''
}

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