先放个前辈的文章：JavaScript数字精度丢失问题总结 今天遇到了19.99*100的问题，答案不等于1999，因为在javascript中浮点数的计算是以2进制计算的。...自己写了一波解决方法（不能单纯的乘Math.pow(10,N)变成整数运算完再除掉，因为乘也会有精度问题，就像题面19.99*100不等于1999。)...然后上网一查，自己的方法其实早就有啦，而且网上的更全面，所以摘抄下来一个备用： /** * 加法运算，避免数据相加小数点后产生多位数和计算精度损失。...被减数 | num2减数 */ function numSub(num1, num2) { var baseNum, baseNum1, baseNum2; var precision;// 精度...", "")) / Math.pow(10, baseNum); }; /** * 除法运算，避免数据相除小数点后产生多位数和计算精度损失。
21) "123456789.11000999808" var_dump($a === $b); // bool(false) - 说明 $a 还是携带着 float 的精度 var_dump($b...dump((int) round($n * 100)); // 1999 分析 看文档： gettype | php.net Float 浮点型 | php.net 浮点型（也叫浮点数 float，双精度数...如果确实需要更高的精度，应该使用任意精度数学函数或者 gmp 函数。 实例 1：说明在 PHP 中 float 与 dobule 是一回事。在 C 级别，所有内容都存储为 double。...实例 2、3：float 的比较结果是 _视情况而定_，永远不要相信浮点数结果精确到了最后一位。 实例 4：出现这个问题是因为浮点数计算涉及精度，当浮点数转为二进制时有可能会造成精度丢失。..., 40) === 0.1); // bool(true) References PHP 浮点型与整型比较的小坑 | codecasts php 浮点数比较方法 | csdn PHP 浮点数的一个常见问题的解答
问题 unsigned int a = 406682816; a = a+1.0f; 奇怪的就是：a依然是406682816，并没有加一。网上查了一些资料，这里分享一下原因。...分析与验证 测试代码 int a=406682816; int c=a+1.0f; int mask = 1; // 浮点类型的a float fa = a;...// 浮点类型的a+1.0f float fc = a+1.0f; cout << a << endl; cout << c << endl; cout <<...类型的内存分布在IEEE 754标准里有规定：对于大小为32-bit的浮点数（32-bit为单精度，64-bit浮点数为双精度，80-bit为扩展精度浮点数） 其第31 bit为符号位，为0则表示正数，...这里也从侧面提醒我们，在做要求精度的计算时，避免使用float类型是上佳之策，否则，即是我们明白float类型的计算原理依然会踩坑..
在java中使用double和float时，会小概率出现精度不准备的问题，比如System.out.println(0.1+0.2);输出0.30000000000000004。
C++100-C++拓展002-float精度问题 摘要 本系列为C++学习系列，会介绍C++基础语法，基础算法与数据结构的相关内容。...本文为C++拓展内容，包括float精度为6-7的问题，并提供相关案例练习。...在线练习： http://noi.openjudge.cn/ C++float精度问题 参考：http://c.biancheng.net/view/2330.html C++浮点float基本格式...尾数位23位，则有2^23 = 8388608，一共七位有效数字（能保证的为6位），即float的精度为6-7位有效数字。...本文为C++拓展内容，包括float，double精度，并提供相关案例练习。
由于对float或double 的使用不当，可能会出现精度丢失的问题。问题大概情况可以通过如下代码理解: ?...IEEE 754 定义了32 位和 64 位双精度两种浮点二进制小数标准。 IEEE 754 用科学记数法以底数为 2 的小数来表示浮点数。...对于64 位双精度浮点数，用 1 位表示数字的符号，用 11 位表示指数，52 位表示尾数。如下两个图来表示： float(32位): ? double(64位): ?...也就是说 20014999 虽然是在float的表示范围之内，但 在 IEEE 754 的 float 表示法精度长度没有办法表示出 20014999 ，而只能通过四舍五入得到一个近似值。...总结： 浮点运算很少是精确的，只要是超过精度能表示的范围就会产生误差。往往产生误差不是 因为数的大小，而是因为数的精度。因此，产生的结果接近但不等于想要的结果。
单精度浮点数在机内占4个字节，用32位二进制描述。 双精度浮点数在机内占8个字节，用64位二进制描述。...1、数值范围 float和double的范围是由指数的位数来决定的。...2、精度 float和double的精度是由尾数的位数来决定的。浮点数在内存中是按科学计数法来存储的，其整数部分始终是一个隐含着的“1”，由于它是不变的，故不能对精度造成影响。...float：2^23 = 8388608，一共七位，这意味着最多能有7位有效数字，但绝对能保证的为6位，也即float的精度为6~7位有效数字； double：2^52 = 4503599627370496...，一共16位，同理，double的精度为15~16位。
问题 计算机是通过二进制计算的，如果我们在二进制的视角来看待上面问题，就很容易发现问题了。 例如：把「0.1」转成二进制的表示，然后还原成十进制，就能看出问题。...float的精度为7~8位有效数字，7位肯定能保证，8位的值也存在。...1.1+0.1 = 1.2000000000000002 5.解决方案 针对浮点数丢失精度的问题，我们可以通过BigDecimal来解决 new BigDecimal(double val) 该方法是不可预测的...不会的，原因在于，0.1无法用有限长度的二进制数表示，无法精确地表示为双精度数，最后的结果会是0.100000xxx。...总结：将double转为BigDecimal的时候，需要先把double转换为字符串，然后再作为BigDecimal(String val)构造函数的参数，这样才能避免出现精度问题。
在洛谷P2181 对角线 问题中，按照高中所学的组合数可推答案为Cn4(该题题解中有详细过程，这里不多赘述），问题在本文中并不重要。...，答案是没有问题的，但是此题正好碰到了它的最高精度，会发现结果相差不多，导致我没有全ac，于是我开始探寻原因 其实我最开始没有主要float类型，直到一个dl告诉我把他改为这样就好 代码如下 m = int...(input()) n = m*(m-1)//2*(m-2)//3*(m-3)//4 print(n) 此时，我才想起来python内部将“/”默认为float除法，根据计算机给予的float类型的精度本身就是小于...c++中的unsigned long long类型 查阅为2的53次方,自然不满足题意，float就会取一个近似值（这不糊弄人吗？...[doge]) 上边代码应该时最简单的改法了，但是其实还有一种改法 就是提高精度（利用python中的decimal模块）即可。
本文将对比Python中常用的float类型和Decimal模块，讨论它们在精度、性能和适用性方面的不同，并提供选择它们的实际建议。...float类型的准确性问题 在Python中，float类型基于IEEE 754标准，并使用64位来表示浮点数。然而，由于float在内部使用二进制表示法，它无法精确表示一些十进制小数。...这种内在的限制导致了著名的“浮点数陷阱”，如下面的例子所示： print(0.1 + 0.2 == 0.3) # 输出False 这个例子中，人们可能期望表达式结果为True，但由于浮点数的精度问题...float和Decimal的性能考量 尽管Decimal能提供更高的精度，但这也意味着牺牲了性能。由于float是使用硬件级支持的二进制浮点数实现的，它在执行数学运算时比Decimal模块要快得多。...何时使用float，何时使用Decimal 总结起来，如果你不需要非常高的数值精度，并且需要快速执行数学运算，使用float是有意义的。
结果确实是 0.060000000000000005 0.5800000000000001 401.49999999999994 1.2329999999999999 Java中的简单浮点数类型float...这个问题相当严重，如果你有9.999999999999元，你的计算机是不会认为你可以购买10元的商品的。 在有的编程语言中提供了专门的货币类型来处理这种情况，但是Java没有。...现在让我们看看如何解决这个问题。 四舍五入 我们的第一个反应是做四舍五入。...*/public class Arith{ //默认除法运算精度 private static final int DEF_DIV_SCALE = 10; //这个类不能实例化...当发生除不尽的情况时，由scale参数指 * 定精度，以后的数字四舍五入。
东丰：“当然用float啊，精确度比double高嘛。” 老刘：“东丰，你确定double精度比float低吗？”...在金融计算中，必须要使用BigDecimal，double和float都不适合。因为单单一个精度问题就能把人整晕了。”...double和float提供了快速的运算，然而问题在于转换为二进制的时候，有些数字不能完全转换，只能无限接近于原本的值，这就导致了你看到的不正确的结果。’”...我于是就对使用浮点数和小数中的问题进行了深入地研究。” “BigDecimal可以表示任意精度的小数，并对它们进行计算。...那我们来看下一个问题。你应该知道2 / 0的时候程序会报java.lang.ArithmeticException的错误，那么你知道2.0 / 0的结果吗？” 东丰：“刘经理，您这个问题难不倒我。
背景 BFF Client 使用的 npm 包 request-promise-native 请求微服务接口返回 ID 精度丢失 1713166949059674112 => 1713166949059674000...而能存储的二进制为62位，超出就会有舍入操作，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...} } 最小 demo 搭建服务 API 一、搭建 Java Web Api： 参考：Building a RESTful Web Service 修改 service 层使 id 最小值大于 js 精度限制
参考链接： Python float() 1. 表示精度和所需内存 float类型和float64类型是一样的，都需要64个bits，而float32需要32个bits。...精度方面，float类型和float64类型在十进制中可以有16位，而float32类型在十进制中有8位，如下： >>> x = np.float64(1/3) >>> x 0.3333333333333333...‘float’转’float64’ x x x原本是’float’类型的 x = np.float64(x) 经过上面的 x x... x就变成了’float64’类型 2.’float64’转‘float’ y y y原本是’float64’类型的 y = np.float(y) 经过上面的...‘float64’与‘float32’之间的转换 >>> x = np.float64(1/3) >>> x 0.3333333333333333 >>> y = np.float32(x) >>>
sum2 = sum2+ (int)(rea[i]*100)%100/100.0; //小数部分 也是很有想法，虽然复杂了点，但计算之后确实应该是取小数部分，看起来没有问题。...问题出在什么地方呢？我们先看下下面这行代码运行结果： printf("%d\n",(int)(8.95*100)); ? 8.95*100 结果居然不是895 ？...我们知道计算机里面数值都是用2进制表示的，会存在有些数值无法准确表示的问题。就像10进制，不管保留多少位小数都不能精确的表示1/3一样。...再看一个例子： #include int main() { float a; scanf("%f", &a); printf("%f\n",a); return 0;...因为float只有4个字节表示，精度更低。我们在数值处理的时候，步骤要尽可能简单，越是复杂，问题越多；尽量使用double类型，少用float；对于精度有特殊要求的要注意想其他办法解决。
高精度：利用计算机进行数值计算，有时会遇到这样的问题：有些计算要求精度高，希望计算的数的位数可达几十位甚至几百位，虽然计算机的计算精度也算较高了，但因受到硬件的限制，往往达不到实际问题所要求的精度...我们可以利用程序设计的方法去实现这样的高精度计算。...("-"); for (int i = c.size() - 1; i >= 0; i--) printf("%d", c[i]); } return 0; } 3.高精度乘低精度...auto C = mul(A,b); for(int i = C.size()-1;i>=0;i--) printf("%d",C[i]); return 0; } 4.高精度除低精度...高精度除法除了返回商，还有余数。
问题复现步骤： 1) 输入字符串： { "V":0.12345678 } 2) 字符串转成cJSON对象 3) 调用cJSON_Print将cJSON对象再转成字符串...4) 再将字符串转成cJSON对象 5) 保留8位精度方式调用printf打印值，输出变成：0.123456 问题的原因出在cJSON的print_number函数： static char... sprintf(str, "%f", d); } } return str; } 最后一个sprintf调用没有指定保留的精度...，默认为6位，这就是问题的原因。...注：float的精度为6~7位有效数字，double的精度为15~16位。
前言在Java中，使用double类型时可能会遇到精度丢失的问题。这是由于double类型是一种浮点数类型，在表示某些小数时可能会存在精度损失。...为了避免这种问题，可以考虑使用BigDecimal类来处理精确的十进制数值运算，因为BigDecimal类可以提供更高的精度和控制。...举个例子当我们使用double类型时可能会遇到精度丢失的问题，让我们来看一个简单的例子：public class DoublePrecisionIssue { public static void...这是因为0.1和0.2在二进制表示中是无限循环小数，而double类型无法精确表示这些值，因此会导致精度丢失。解决方案为了避免这种问题，可以考虑使用BigDecimal类来处理精确的十进制数值运算。...但他越是作为一个双精度的基础的逻辑对象。所以这一点在日常的代码逻辑处理是不可忽视的。精度丢失会造成很严重的结果不一致问题。
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