在 js 中进行数学的运算时,会出现0.1+0.2=0.300000000000000004的结果,一开始认为是浮点数的二进制存储导致的精度问题,但这似乎不能很好的解释为什么在同样的存储方式下0.3+0.4=0.7可以得到正确的结果。本文主要通过浮点数的二进制存储及运算,和IEEE754下的舍入规则,解释为何会出现这种情况。
已经很久没有写技术文章了,脑袋瓜有点生锈,写的不好别见怪,今天就是想带点干货给大家分享一下。文章的内容有一点点难度,不过基本都是计算机组成原理的知识,算是温故而知新吧!
之前自己答的不是满意(对 陈嘉栋的回答 还是满意的),想对这个问题做个深入浅出的总结
例如在 chrome js console 中: alert(0.7+0.1); //输出0.7999999999999999 之前自己答的不是满意(对 陈嘉栋的回答 还是满意的),想对这个问题做个深入浅出的总结
在看了 JavaScript 浮点数陷阱及解法(https://github.com/camsong/blog/issues/9) 和 探寻 JavaScript 精度问题(https://github.com/MuYunyun/blog/blob/master/BasicSkill/%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%AF%87/%E6%8E%A2%E5%AF%BBJavaScript%E7%B2%BE%E5%BA%A6%E9%97%AE%E9%A2%98.md) 后,发现没有具体详细的推导0.1+0.2=0.30000000000000004的过程,所以我写了此文补充下
计算机中用二进制来存储小数,大部分小数转成二进制之后都是无限循环的值,因此存在取舍问题,也就是精度丢失。
研究一下0.3 - 0.2 不等于0.1的问题,做前端时间久的人都避不开精度缺失的问题,今天我们就研究透他,关于0.3 - 0.2 = 0.09999999999999998 这个问题
“0.1 + 0.2 = ?” 这个问题,你要是问小学生,他也许会立马告诉你 0.3。但是在计算机的世界里就没有这么简单了,做为一名程序开发者在你面试时如果有人这样问你,小心陷阱喽! 你可能在哪里见过
由于 JavaScript中没有将小数的 二进制转换成 十进制的方法,于是手动实现了一个。
各位观众点进标题看文章的时候,我已经准备打包行李去UC报道啦~ 冷笑话结束,嗯,说正事。 请大家思考一下在 python 控制台输入 0.1 + 0.2 == 0.3 ,返回的结果是什么? 手边有电脑的同学可以立即在 python 控制台下尝试一下,对浮点数精度不够了解的同学可能会大呼:天啦噜,夭寿啦,怎么会是 False ! 没错 ,不管是在 Python,还是 C++、Java、JavaScript 等其他语言中,都是 False。 为什么会出现这样的结果?首先我们要了解,在计算机的存储类型为二进制,
十进制转换二进制的方法相信大家都熟能生巧了,如果你说你还不知道,我觉得你还是太谦虚,可能你只是忘记了,即使你真的忘记了,不怕,贴心的小林在和你一起回忆一下。
浮点数分为整数部分和小数部分,整数部分按整数转二进制的方法处理,小数部分按如下方法处理:
该文介绍了GIF动画的基本原理、GIF文件的格式、GIF的编码方式以及GIF的帧格式。GIF是一种无损压缩的8位图像文件格式,常用于网络上的图片存储和传输。GIF格式支持灰度图像和彩色图像,但不支持Alpha通道。GIF格式采用Lempel-Zev-Welch(LZW)压缩算法进行压缩,该算法是一种无损压缩算法,能够在保证图像质量的同时有效地减小文件大小。GIF格式还支持调色板、透明区域、渐进式显示、动画等特性。
一直都在佛系更新,这次佛系时间有点长,很久没发文了,有很多小伙伴滴我,其实由于换工作以及搬家的原因,节奏以及时间上都在调整,甚至还有那么一小段时间有点焦虑,你懂的,现已逐渐稳定,接下来频率应该就会高了,奥利给~
1/5,使用小数表示为0.2,但是1/3,使用小数表示就是一个无限循环小数:0.3333333, 也就是说,分数的 1/3+1/3=2/3,但如果使用小数:0.3333+0.3333=0.6666, 结果只会无限接近2/3,而不会等于2/3
当今最流行的序列化格式无疑是JSON,但是基于文本的JSON有许多缺点,比如解析速度慢,体积较大。根本原因在于,JSON是基于文本的,只要是文本就离不开编译,只要编译就永远没有二进制格式来的快,而只有基于前缀的二进制格式能克服这些问题。经过若干个月的打磨,我设计出了一套紧凑的、无协议的二进制序列化格式Zipack用来取代JSON,为数据的存储和传输提供更好的方案。
原文地址:http://eux.baidu.com/blog/fe/关于js中的浮点运算
在编程中,浮点类型数据主要用于表示小数,例如Java或C++中的float、double类型,Golang中的float32、float64类型。我们在开始学编程的时候也经常被教育,浮点数有精度问题,不适用于比较大小或比较相等性的逻辑。任何数字在计算机中都是用0和1二进制来表示,对于float(占据4字节)和double(占据8字节)类型,又是如何使用一串0和1表示出来呢?
在前端开发过程中,常常遇到各种各样的问题和坑点。尤其是随着技术的不断发展和更新,新的问题也不断涌现。对于初学者而言,这些问题往往让人感到十分困惑和无助。因此,本文将旨在探讨一些前端开发过程中常见的问题和坑点以及解决方法,帮助读者更加深入地了解前端开发,并解决实际工作中遇到的问题。
python 默认使用的是 double 精度, 浮点数在计算机中都是以二进制保存,当有无法精确表示的二进制数字时便会产生截断, 这就导致了在有限精度下,电脑为自己把精度范围外的小数“掐掉”,导致结果不准确。
Brief 一天有个朋友问我“JS中计算0.7 * 180怎么会等于125.99999999998,坑也太多了吧!”那时我猜测是二进制表示数值时发生round-off error所导致,但并不清楚具体是如何导致,并且有什么方法去规避。于是用了3周时间静下心把这个问题搞懂,在学习的过程中还发现不仅0.7 * 180==125.99999999998,还有以下的坑 1. 著名的 0.1 + 0.2 === 0.30000000000000004
经常有同学面对这样一个面试题:JavaScript 中 0.1 + 0.2 === 0.3 吗?答案是 false。很多同学第一次面对这种问题,完全不知道什么问题,然后试了一下 0.3 + 0.4 === 0.7 竟然是正确的,这到底是怎么回事呢?
前段时间在开发的过程中遇到一个奇怪的 Bug。 在服务端数据正常,前端页面渲染代码正常的情况下,浏览器页面渲染出的内容却不一样。 经过一番定位,最终在 Chrome 浏览器的控制台找到了线索。 在控制台里面查看到的情形是 response 和 preview 的值不一样。
TS 的 number 类型继承了 ES6 的 number,额外支持二进制和八进制数值
toFixed(num) 方法可把 Number 四舍五入为指定小数位数的数字。那为什么会出现这样的结果呢?
typescript 和 javascript几乎一样,拥有相同的数据类型,另外在javascript基础上提供了更加实用的类型供开发使用
0.30000000000000004问题是计算机科学领域的经典BUG, 由比尔盖茨那一代人标准化的浮点数表示法造福了一代人也祸害了一代人, 由此引出了不少的坑, 比如大多数编程语言中0.1+0.2==0.30000000000000004.遇到这个问题不要担心, 你的编译环境没有坏, 只是计算机在做进制转换的时候需要绕一些丸子, 本文来具体分析一下这个bug背后的秘密, 也可以访问它的官解: http://0.30000000000000004.com/
上篇博文 引出了“硬币模型”,从“抛硬币”的角度描述了计算机数据的最本质属性。同时也介绍了为若干硬币赋予现实意义、实现更多数据展示的基本思路。
这是因为整数运算的结果永远是精确的,而浮点数运算的结果不一定精确,因为计算机内存再大,也无法精确表示出无限循环小数,比如 0.1 换成二进制表示就是无限循环小数。
存在大量重要的问题,它们在复杂性上大体是等价的。这些问题形成了一个类,叫做NP完全(NP-complete)问题。这些NP-完全性问题精确的复杂度仍然需要确定并且在计算机理论科学方面仍然是最重要的开放性问题。要么这些问题具有多项式时间揭发,要么它们都没有多项式时间解法。
解释: 虽然 typeof null 会输出 object,但是这只是 JS 存在的一个悠久 Bug。在 JS 的最初版本中使用的是 32 位系统,为了性能考虑使用低位存储变量的类型信息,000 开头代表是对象然而 null 表示为全零,所以将它错误的判断为 object 。
大家好,我是前端实验室的大师兄!一名资深的互联网玩家,专注分享大前端领域技术、面试宝典、学习资料等~
从上面的输出结果可知,typeof bar === "object" 并不能准确判断 bar 就是一个 Object。可以通过 Object.prototype.toString.call(bar) === "[object Object]" 来避免这种弊端:
大家好,我是扔物线朱凯。刚才那个 0.1 + 0.2 不等于 0.3 的情况是真实存在的,不信你可以亲自试一下。我用的是 Kotlin,你换成 Java、JavaScript、Python、Swift 也都是这样的结果。要解决它也简单,在数值的右边加个 f,把它从双精度改成单精度的就可以了:
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C中带有fscanf的无延迟循环,c,C,您好,我在使用fscanf读取二进制文件时遇到问题,值没有被存储,而循环是无限的这是我的密码int main(){FILE *reads=fopen("E1.bin", "rb");;int temp=0,temp1=0,temp2=0;if (reads==NULL) {printf("Error");return 0;}else {while((fscanf(reads,"%d %d %d", temp, temp1, temp2))!= EOF
JavaScript 的 Number 对象中存储了很多常量,神秘数字 1.7976931348623157e+308 就在其中,打开浏览器 Console,输入 Number.MAX_VALUE,就会得到这个数字:
浮点数精度丢失,一直是前端面试八股文里很常见的一个问题,今天我们就来深入的了解一下问题背后的原理,以及给一些日常处理的小技巧。
typescript 是 javascript的超集,在javascript基础上提供了更加实用的类型供开发使用;
在上一篇文章中,我们又主要介绍了浮点数。今天,我们接着把浮点数的范围和精度问题弄清楚。
输入:n = 00000010100101000001111010011100 输出:964176192(00111001011110000010100101000000) 解释:输入的二进制串 00000010100101000001111010011100 表示无符号整数 43261596,因此返回 964176192,其二进制表示形式为 00111001011110000010100101000000。
去互联网金融或电商行业的公司面试时,一般都会遇类似“ 0.1+0.2 等于 0.3吗?”这道题,对于非科班出身的前端人是一道送命题,有些知道 0.1+0.2 不等于 0.3,但是继续深问为什么,就无法很清晰地回答。
复杂版深克隆:基于简单版的基础上,还考虑了内置对象比如 Date、RegExp 等对象和函数以及解决了循环引用的问题。
Python中,浮点数运算,经常会碰到如下情况: 出现上面的情况,主要还是因浮点数在计算机中实际是以二进制保存的,有些数不精确。 比如说: 0.1是十进制,转化为二进制后它是个无限循环的数: 0.
显然是不奏效的,因为 school 这个对象本身是没有 name 这个属性的,name 位于 school 对象的“儿子的儿子”对象里面。要想把 name 提取出来,一种比较笨的方法是逐层解构:
1、问题: 之前有同学问过这样一个问题: echo|awk '{print 3.99 -1.19 -2.80}' 4.44089e-16 类似的问题还有在 java 或者 javascript 中: 23.53 + 5.88 + 17.64 = 47.05 23.53 + 17.64 + 5.88 = 47.050000000000004 为什么结果不是 0 或者不相等呢? 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.co
回忆欧拉回路问题,要求找出一条经过图的每条边恰好一次的路径,这个问题是线性可解的。哈密尔顿圈问题是找一个简单圈,该圈包括图的每一个顶点。对于这个问题,现在还没有发现线性算法。
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