a,b,c局部变量值 如果变量 a , b 换 0.75 ， 0.5 可以看出运行出 c == 1.25 ,说明浮点数运算是不稳定的。 ?...a=0.5,b=0.75,c == 1.25 为什么会时好时坏，因为不是所有的小数能用浮点数标准 ( IEEE 754 ) 表示出来。...所以，判断两个浮点数变量是否相等，不能简单地通过 "==" 运算符实现，浮点数进行比较时，一般比较他们之间的差值在一定范围之内。...=1.0 2 为什么浮点数精度会丢失 十进制小数转化为二进制数：乘以2直到没有了小数为止。 举个例子，0.9 表示成二进制数。...很显然，小数的二进制表示有时是不可能精确的。其实道理很简单，十进制系统中能不能准确表示出 2/3 呢？同样二进制系统也无法准确表示 1/10 。这也就解释了为什么浮点型精度丢失问题。
C#浮点数问题示例： 解决方案是使用【decimal】 //双浮点数计算失精问题示例 double x = 300.2; double y = 300; Console.WriteLine("double...计算"+(x - y)); //双浮点数计算失精问题解决示例 decimal d1 = decimal.Parse("300.2"); decimal d2 = decimal.Parse("300")
如果你不能立马回答出原因，那说明你对浮点数计算的基本知识还不了解。 刚好最近 segmentfault.com 上也有同学问了同样的一个问题，现在整理下，以备忘。...2、浮点数的概念： 浮点数是属于有理数中某特定子集的数的数字表示，在计算机中用以近似表示任意某个实数。...事实上，所有的浮点数运算都是“错”的。也就是你问题的答案。同时，这可能会成为调试程序的烟幕弹：“哎？print 出来就是 0.1，为什么计算的时候会出现问题？”...但在财务等运算中，必须要求完全精确的结果，这时候，需要模拟 10 进制的浮点数。如 Python 中提供了 Decimal 模块，允许使用者传入浮点数的字符串进行模拟计算，避免精度问题。...4、http://segmentfault.com/q/1010000000267988 5、http://www.laruence.com/2013/03/26/2884.html PHP浮点数的一个常见问题的解答
在小程序框架中对于浮点数计算存在误差情况。 ?...以下为错误写法： {{(num1+num2).toFixed(2)}} 小程序是不支持在视图层写任何js的，包括过滤器filters等，推荐在渲染之前，将数据格式化，或者用wxs
如果用php的+-*/计算浮点数的时候，可能会遇到一些计算结果错误的问题，比如echo intval( 0.58*100 );会打印57，而不是58，这个其实是计算机底层二进制无法精确表示浮点数的一个bug...，是跨语言的，我用python也遇到这个问题。...我相信有很多的同学有过这样的疑问, 因为光问我类似问题的人就很多, 更不用说bugs.php.net上经常有人问… 要搞明白这个原因, 首先我们要知道浮点数的表示(IEEE 754): 浮点数,...可见, 这个问题的关键点就是: “你看似有穷的小数, 在计算机的二进制表示里却是无穷的” so, 不要再以为这是PHP的bug了, 这就是这样的….. ...PHP手册对于浮点数有以下警告信息: Warning 浮点数精度 显然简单的十进制分数如同 0.1 或 0.7 不能在不丢失一点点精度的情况下转换为内部二进制的格式。
引言--浮点数精度问题是指在计算机中使用二进制表示浮点数时，由于二进制无法精确表示某些十进制小数，导致计算结果可能存在舍入误差或不精确的情况。这个问题主要源于浮点数的存储方式。...前端数学库Math.js、Decimal.js和Big.js都是用于处理精确计算的JavaScript库。它们提供了更高精度的数学运算功能，解决了JavaScript中浮点数精度问题。...Big.js支持基本运算符、比较操作、取模运算等，并具有可配置的舍入模式和格式化选项。这些库都可以帮助开发人员在需要进行精确计算或处理大数字时避免浮点数精度问题。...总结--浮点数精度问题是计算机科学中一个常见的问题，由于二进制无法精确表示某些十进制小数，进行浮点数运算时可能会出现舍入误差。...为了解决这个问题，可以使用整数进行计算、使用专门的库或者比较时使用误差范围。了解浮点数精度问题对于开发人员在处理浮点数运算时具有重要意义。
dubbo是一个分布式服务框架，在国内比较常用，在开发过程中遇到一个浮点数反序列化问题。...问题描述，当参数是float类型的3.7，反序列化却得到了一个double类型的值：3.700000047683716。...，部分小数会出现序列化问题。...我的dubbo服务序列化使用的是dubbo默认的hession2，而使用hessian2协议，也就是传输对象序列化，它是二进制的RPC协议。 经过分析，问题应该是出在了十进制浮点数转二进制。...后面又查看了相关资料，以及写了十进制和二进制互转的测试程序发现，就是不分小数在float单精度下是无法表示出来的。
Java中浮点数的机制，IEEE 754规则，以及为什么在java中0.1+0.2!=0.3 Java浮点数机制及所存在的问题 0....，可以看到返回的值是0.30000000000000004，至于为什么会发生这样的事情，这便是后面要探讨的了——Java浮点数机制。...Java浮点数机制 通过查阅资料可以发现，现在很多主流的语言对浮点数的实现都是采用的IEEE 754，其中这些语言中也包含Java，要了解Java的浮点数机制，也就得了解IEEE 754是如何定义浮点数的...指数位 E（Exponent）是 2 的幂（可能是负数），它的作用是对浮点数加权。...= 0.3 知道了在Java中的浮点数运行机制后，再来解决这个问题就很好办了 // 第一步求出0.1的二进制形式 0.1 x 2 = 0.2 0 0.2 x 2 = 0.4 0 0.4 x
浮点数精度问题 下面的代码都是PHP代码，Python的浮点数精度问题可以使用下面同样的方法解决 $i = 0.58; echo intval($i*100); // 输出结果 57 ?...为啥输出了57 针对这个问题，逛了鸟哥的博客。（PHP浮点数的一个常见问题的解答） 主要需要理解的就是在计算机中浮点数转成二进制时是无限长的值。...浮点数, 以64位的长度(双精度)为例, 会采用1位符号位(E), 11指数位(Q), 52位尾数(M)表示(一共64位)....符号位：最高位表示数据的正负，0表示正数，1表示负数。 指数位：表示数据以2为底的幂，指数采用偏移码表示 尾数：表示数据小数点后的有效数字。...看似有穷的小数在计算机的二进制表示里实际上是无穷的。 解决方案 使用round()函数 $i = 0.58; echo round($i*100); // 输出结果 58
$f = 0.57; echo intval($f * 100); //56 结果可能有点出乎你的意外，PHP遵循IEEE 754双精度： 浮点数, 以64位的双精度, 采用1位符号位(E), 11指数位...符号位：最高位表示数据的正负，0表示正数，1表示负数。 指数位：表示数据以2为底的幂，指数采用偏移码表示 尾数：表示数据小数点后的有效数字....再来看看小数用二进制怎么表示： 乘2取整，顺序排列，即将小数部分乘以2，然后取整数部分，剩下的小数部分继续乘以2，然后取整数部分，剩下的小数部分又乘以2，一直取到小数部分，但是像0.57这样的小数像这样一直乘下去...，小数部分不可能为0.有效位的小数用二进制表示却是无穷的。...不难看出上面意外的结果了吧。
写在前面 碰巧最近定义接口的时候碰到了浮点数精度的问题，稍微整理了浮点数的一些知识点： 浮点数的底层表示 浮点数的精度损失问题 浮点数的表示范围和精度 小数的二进制表示 image.png 指数部分决定了数的大小范围...无论什么数据，在计算机内存中都是以01存储的，浮点数也不例外。 0. 定点数 计算机中小数的表示按照小数点的位置是否固定可以分为浮点数和定点数。...为了方便和float32浮点数做对比，我们构造一个32位精度的定点数，其中小数点固定在23bit处： ?...IEEE 754x浮点数 以32位浮点数为例，最高一位是符号位s，接着的8位是指数位E，最后的23位是有效数字M。double64最高一位是符号位，有11个指数位和52个有效数字位。...以0.2这个无法精确表示成二进制的浮点数为例： ? 因此十进制下的0.2无法被精确表示成二进制小数，这也是为什么十进制小数转换成二进制小数时会出现精度损失的情况。
本文作者：IMWeb 周陆军的微博 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 在知乎上上看到如下问题： 浮点数精度问题的前世今生？ 1.该问题出现的原因 ？...2.为何其他编程语言，比如java中可能没有js那么明显 3.大家在项目中踩过浮点数精度的坑？ 4.最后采用哪些方案规避这个问题的？ 5.为何采用改方案？...再看到这几篇长文《JS 浮点数四则运算精度丢失问题 (3)》、《JavaScript数字精度丢失问题总结》、《细说 JavaScript七种数据类型》，略有所悟，整理如下： 这个问题并不只是在Javascript...中才会出现，任何使用二进制浮点数的编程语言都会有这个问题，只不过在 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...JS数字精度丢失的一些典型问题 两个简单的浮点数相加 0.1 + 0.2 !
在知乎上上看到如下问题： 浮点数精度问题的前世今生？ 1.该问题出现的原因 ？ 2.为何其他编程语言，比如java中可能没有js那么明显 3.大家在项目中踩过浮点数精度的坑？...再看到这几篇长文《[ JS 基础 ] JS 浮点数四则运算精度丢失问题 (3)》、《JavaScript数字精度丢失问题总结》、《细说 JavaScript 七种数据类型》，略有所悟，整理如下： 这个问题并不只是在...Javascript中才会出现，任何使用二进制浮点数的编程语言都会有这个问题，只不过在 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，所以精度误差的问题就显得格外突出。...JS数字精度丢失的一些典型问题 两个简单的浮点数相加 0.1 + 0.2 !
在做开发的时候，要求传递的参数是int类型 linux下php7.4.4： var_dump(strtotime('2021-01-01'));a=strtotime('2021-01-01') * 1000
这篇文章，我们就来详细看一下浮点数到底是如何表示小数的，以及浮点数的的范围和精度有多大。 什么是浮点数 前面说过，定点数的「定点」指的是约定小数点位置固定不变。...那浮点数的「浮点」就是指，其小数点的位置是可以漂浮不定的。 这个漂浮不定主要是和它的计数方式有关。浮点数是采用科学计数法的方式来表示的。 我们先来理解下十进制下的科学计数法。...如果这个指数的bit占位数可以随意约定，那就又碰到这样一个问题：指数位越多，尾数位则越少，其表示的范围越大，但精度就会变差，反之，指数位越少，尾数位则越多，表示的范围越小，但精度就会变好 ps：是不是感觉和定点数约定小数位数有点类似...~ 在没有标准规范前，早期的每个计算机厂商会定义自己的浮点数规则，不同厂商对同一个数表示出的浮点数是不一样的。...这里把浮点数的范围和精度问题留在下一篇中再讨论。
js浮点数精度丢失的问题及解决 说明 1、在数学计算中，小数会有一定的误差，这是计算机本身的bug，不仅是js语言，其他语言也有这个问题。...实例 /*NaN: not a number 不是一个数字 * 1.NaN是number数据类型中一个特殊的数值，是数学计算错误得到的一个结果 *... 2.NaN与任何数字都不相等，包括它的本身 * 3.NaN与任何数字计算得到的都是NaN isNaN(数据):判断一个数据是不是NaN，结果为布尔类型 true：是 false...（课后了解即可）number浮点数（小数）精度丢失 //小数在进行数学计算时，会有一定的误差，这是计算机本身的bug，不仅是js语言，其他语言也有这个问题 //解决方案：不要让两个小数比较大小...console.log ( 0.4 + 0.5 ); //0.9 console.log ( 1.1 - 0.2 ); //0.9000000000000001 以上就是js浮点数精度丢失的问题及解决
不知道大家在计算JavaScript浮点数的时候有没有遇到过0.1+0.2 !...浮点数的计算会出现这个问题，但是整数的计算就不会出现啊，把俩个小数换算为整数进行计算，再除以一个共同的倍数 var a1 = 0.1; var a2 = 0.2; a1...= a1 *10; a2 = a2 *10; alert((a1+a2)/10); 但是当俩个位数不同的小数的时候，这个方法便不再适用，这个10不是确定的，应该根据俩个相加的具体数值动态获取...，俩个数乘以较小的数的小数点后的位数，化浮为整，因为整数的运算没有丢失精度，计算完成后，再将结果除以倍数，就可以得到正确答案。...toString，转换为俩个字符串 获取他们个周的小数位数， 去掉1.01的小数点，用replace 然后就是我们上面讲的字符串切割 比较谁的小数点位数大，进行补全 完整代码如下：
1 前言 我们在学习 C 语言时，通常认为浮点数和小数是等价的，并没有严格区分它们的概念，这也并没有影响到我们的学习，原因就是浮点数和小数是绑定在一起的，只有小数才使用浮点格式来存储。...浮点数转换到内存中存储的步骤分为如下三步： 将浮点数转换成二进制 用科学计数法表示二进制浮点数 计算指数偏移后的值 对于第3点：计算指数时需要加上偏移量（后面有介绍为什么使用偏移量），而偏移量的值与浮点数的类型有关...其中负指数决定了浮点数所能表达的绝对值最小的非零数；而正指数决定了浮点数所能表达的绝对值最大的数，也即决定了浮点数的取值范围。...大家看到这里的问题了吧，有两个 0 ，一个正 0 和一个负 0。...由上面的例子，我们可以得出规律，采用移位存储技术，我们可以使用 8 位二进制来表示从-127~+128共计 127 个负数+零（0）+ 128 个正数总共 256 个数，看来使用移位存储既没有 +0 和 -0 的问题
2 什么是浮点数？ 浮点型简单讲就是实数的意思。浮点数在计算机中用以近似表示任意某个实数。...浮点数转换到内存中存储的步骤分为如下三步： 将浮点数转换成二进制 用科学计数法表示二进制浮点数 计算指数偏移后的值 对于第3点：计算指数时需要加上偏移量（后面有介绍为什么使用偏移量），而偏移量的值与浮点数的类型有关...其中负指数决定了浮点数所能表达的绝对值最小的非零数；而正指数决定了浮点数所能表达的绝对值最大的数，也即决定了浮点数的取值范围。...大家看到这里的问题了吧，有两个 0 ，一个正 0 和一个负 0。...由上面的例子，我们可以得出规律，采用移位存储技术，我们可以使用 8 位二进制来表示从-127~+128共计 127 个负数+零（0）+ 128 个正数总共 256 个数，看来使用移位存储既没有 +0 和 -0 的问题
什么是浮点数计算不精确问题? 在 Java 中，浮点数计算不精确问题指的是使用浮点数进行运算时，由于浮点数的内部表示方式和十进制数的表示方式存在差异，导致计算结果可能出现误差。...这种误差主要是由于浮点数的二进制表示无法准确地表示某些十进制小数。 2. 为什么需要解决浮点数计算不精确问题? 浮点数计算不精确问题会影响到程序的计算结果的准确性。...特别是在涉及到金融、科学计算等领域，对计算结果的精度要求较高的情况下，浮点数计算不精确问题就显得尤为重要。 3. Java 如何解决浮点数计算不精确问题?...它可以避免浮点数计算不精确问题，但相应地也增加了计算的复杂性。...解决浮点数计算不精确问题的优点 使用 BigDecimal 类可以避免浮点数计算不精确问题，保证计算结果的准确性。
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