摘要 V8是一个由丹麦Google使用C++开发的开源JavaScript引擎，用于Google Chrome中，目前该JavaScript引擎已用于其它项目的开发。 在V8中的数字表示 在V8中数字
大家好，我是柒八九。从今天起，我们又重新开辟了一个新的领域：JS算法编程。为什么，会强调 JS 呢。其实，市面上不乏优秀的算法书和资料。但是，可能是出书的人大部分都是后端，所用语言都是偏向java,C++等传统的OOP语言。而这恰恰也是前端同学(没接触过此类语言的同学，「鄙人不才，上述语言都会点」)，通过此类书籍进行学习算法的一个障碍。因为，有些语法和使用方式和平时自己开发中所使用的JS语法，「大相径庭」。导致在学习过程中，遇到了不小的阻力。
在我们常见的JavaScript数字运算中，小数和大数都是会让我们比较头疼的两个数据类型。
3^4 (3按位异或4)的结果是： 111 => 7 上面的到的结果是就是 3 + 4 的实际结果
js在处理小数的乘除法的时候有一个bug，解决的方法可以是：将小数变为整数来处理。
Brief 说来惭愧虽然刚接触计算机时已经学过原码、反码和补码的内容，但最近重温时却发现“这是什么鬼东西”，看来当初只是应付了考试了而已。本篇将试图把他们说个明白，以防日后自己又忘记了。 在深入之前，我们先明确以下几点： 1. 本篇内容全部针对有符号数整数； 2. 对于有符号数整数，其在计算机中的存储结构是 符号位 + 真值域。其中符号位为0表示正数，1表示负数； 3. Q：既然已经有原码，那么为什么还要出现反码、补码等数值的编码
在详细介绍 TurboFan 的工作原理之前，我先简要介绍一下 V8 工作的high level流程。让我们来看看 V8 工作原理的简化图。
本来只打算理解JS中0.1 + 0.2 == 0.30000000000000004的原因，但发现自己对计算机的数字表示和运算十分陌生，于是只好恶补一下。
Brief 本来只打算理解JS中0.1 + 0.2 == 0.30000000000000004的原因，但发现自己对计算机的数字表示和运算十分陌生，于是只好恶补一下。 本篇我们一起来探讨一下基础的基础——无符号整数的表示方式和加减乘除运算。 Encode 无符号整数只能表示大于或等于零的整数值。其二进制编码方式十分直观，仅包含真值域。 我们以8bit的存储空间为例，真值域则
Breif 本来只打算理解JS中0.1 + 0.2 == 0.30000000000000004的原因，但发现自己对计算机的数字表示和运算十分陌生，于是只好恶补一下。 本篇我们一起来探讨一下基础——有符号整数的表示方式和加减乘除运算。 Encode 有符号整数可表示正整数、0和负整数值。其二进制编码方式包含 符号位 和 真值域。 我们以8bit的存储空间为例，最左1bit为符号
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：
在计算机中，不同的数据所需占用的存储空间是不同的，为了便于把数据分成所需内存大小不同的数据，充分利用存储空间，于是定义了不同的数据类型。
众所周知，JavaScript 浮点数运算时经常遇到会 0.000000001 和 0.999999999 这样奇怪的结果，如 0.1+0.2=0.30000000000000004、1-0.9=0.09999999999999998，很多人知道这是浮点数误差问题，但具体就说不清楚了。本文帮你理清这背后的原理以及解决方案，还会向你解释JS中的大数危机和四则运算中会遇到的坑。
链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/30703042
JS 中整数的安全范围 JS 在存放整数的时候是有一个安全范围的，一旦数字超过这个范围便会损失精度 -9007199254740991~9007199254740991 console.log(Number.MAX_SAFE_INTEGER); //9007199254740991 console.log(Number.MIN_SAFE_INTEGER); //-9007199254740991 Math.pow(2, 53) - 1 // 9007199254740991 Math.pow(2,
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在写Java代码时候，我们其实很少去考虑高精度运算，即使遇到无法避免高精度的计算问题也不会太烦恼，因为有大整数类BigInteger以及BigDecimal工具使用。
小明在玩一个数字加减游戏，只使用加法或者减法，将一个数字 s 变成数字 t。 每个回合，小明可以用当前的数字加上或减去一个数字。 现在有两种数字可以用来加减，分别为 a,b(其中a \neq b)，其中b没有使用次数限制。 请问小明最少可以用多少次a，才能将数字s变成数字t。 题目保证数字s一定能变成数字t。
今天和同事聊起计算机中精度的话题。于是想起一个小巧的，快速的JavaScript库：big.js。它可用于任意精度的十进制算术运算。这里分享给大家
Js中的变量： 1：如果在var中没有初始化变量的值，则默认为undefined. 2：可以不用var来申明一个变量，但是在过程级中申明一个变量时，就必须用var. 总之用var就对了. 3：当要声明一个变量并进行初始化，但又不想指定任何特殊值，可以赋值为 JScript 值 null。下面给出示例。 var bestAge = null; 4：如果声明了一个变量但没有对其赋值，该变量存在，其值为Jscript 值 undefined。下面给出示例。 var currentCou
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, 是跨域语言的, 比如 js 中的 舍入误差
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
Monkey语言有点类似于JS，它的函数可以当做参数进行传递，而且语法支持函数闭包功能，例如下面代码： let newAdder = fn(x) { return fn(y) { return x + y;};}; let addTwo = newAdder(3); addTwo(2); 在上面代码中，我们把newAdder定义为一个函数变量，该函数里面又返回一个函数，在第二次定义变量addTwo时，它对应的是上面函数返回另一个函数，而且上面函数已经把x变量定义为3，于是addTwo(2)在执行时，它的返回
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。
这些基本的门电路，是我们计算机硬件端的最基本的“积木” 包含十亿级别晶体管的现代CPU，都是由这样一个一个的门电路组合而成的。
我们上一节介绍了环(ring)、域(field)的概念，并给了一些环、域的实例。比如我们知道整数环、方阵环、有理数域、实数域等。我们知道，域是环的一个种。最后，我们讲了素域，并讲了有限素域的构造。
其实对于理解Javascipt的人来说，Lua也很容易理解，因为他们太多的地方相像了。
种 产生方式 , 若 其中 任何 两个 事件 产生的方式 都 不重叠 , 则 " 事件
本期题目：分积木 🤔🌳 题目 solo和koko是两兄弟 妈妈给了他们一大堆积木 每块积木上都有自己的重量 现在他们想要将这些积木分为两堆 哥哥solo负责分配 弟弟koko要求两个人获得的积木总重量相等 (根据koko的逻辑),个数可以不同,不然就会哭 但koko只会先将两个数转成二进制在进行加法 而且总会忘记进位(每个进位都会忘记) 如当25(11101)+11(1011)时, koko得到的计算结果是18(10010):11001+01011=10010 solo想要尽可能让自己得到的积木总重量最大,
JavaScript是一种非常容错的编程语言，许多在其他编程语言中不合法的表达式在JavaScript中都能正常工作。
当我们看到无法使用加法和减法的时候，我们的第一印象应该就是想着转化思维，去思考计算机的底层到底是什么运算呢？
有限域，顾名思义就是有限的域，我们又称它为Galois域(Galois Field)。
首先给出简单加法算式的定义： 如果有一个算式(i)+(i+1)+(i+2),(i>=0)，在计算的过程中，没有任何一个数位出现了进位，则称其为简单的加法算式。 例如：i=3时，3+4+5=12，有一个进位，因此3+4+5不是一个简单的加法算式；又如i=112时，112+113+114=339，没有在任意数位上产生进位，故112+113+114是一个简单的加法算式。 问题：给定一个正整数n，问当i大于等于0且小于n时,有多少个算式(i)+(i+1)+(i+2)是简单加法算式。其中n<10000。
使用 typeof 检查一个 Number 类型的数据时，会返回 number（包括 NaN 和 Infinity）
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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
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接下来我们就从0开始一步一步的构建自己的解释器。跟着教程先制作一个简单的加法计算器，为了保证简单，这个加法计算器能够解析的表达式需要满足下面几点：
题目：写一个函数，求两个整数之和，要求在函数体内不得使用"+"、"-"、"*"、"/" 四则运算符号。
Infinity(无穷大)在 JS 中是一个特殊的数字，它的特性是：它比任何有限的数字都大，如果不知道 Infinity， 我们在一些运算操作遇到时，就会觉得很有意思。
大家好，我是柒八九。这篇文章是我们算法探险系列的第三篇文章。是针对数据结构方面的第二篇。上一篇JS算法探险之整数中我们介绍了关于JS整数的一些基础知识和相关算法题。我们做一个简单的「前情回顾」。
“有限域算数运算”介绍了有限域的基本概念，进一步阐述了椭圆曲线系统的三种经典有限域（质数域，二元域和扩展域）以及其相应的算数运算方法(加法，减法，乘法和求逆运算)。本文重点阐述在质数域 F p F_p Fp中的算数运算执行算法，包括任意质数p的算法，当模数p具有特性形式时，该算法揭示约化步骤的执行效率能够获得提升；还提出了针对NIST质数的高效约化算法，对诸如 p = 2 192 − 2 64 − 1 p=2^{192}-2^{64}-1 p=2192−264−1形式的质数具有适用性。 以上算法适合软件执行：假设工作台通常为64位或32位，算法运行在 W W W-位（W-位，W是8的倍数）框架基础上。低位或更廉价的组件的W值更小，比如嵌入式系统一般是16位，智能卡一般是8位。W-位的位数词U从0到W-1编号，个位数约定为位0。 F p F_p Fp的元素是从0到 p − 1 p-1 p−1的整数。用 m = [ log [ 2 ] p ] m=[\log [2]{p} ] m=[log[2]p]表示p的位数， t = [ m / W ] t=[m/W] t=[m/W]表示字节长度。下图展示的例子是用二进制存储单元 A = ( A [ t − 1 ] , . . . , A [ 2 ] , A [ 1 ] , A [ 0 ] ) A=(A[t-1],…,A[2],A[1],A[0]) A=(A[t−1],...,A[2],A[1],A[0])表示字节长度t的元素a。其中，整数a表示为： a = 2 ( t − 1 ) W A [ t − 1 ] + . . . + 2 2 W A [ 2 ] + 2 W A [ 1 ] + A [ 0 ] a=2^{(t-1)^W}A[t-1]+…+2^{2W}A[2]+2^WA[1]+A[0] a=2(t−1)WA[t−1]+...+22WA[2]+2WA[1]+A[0]。
在上一期，我们一期探讨了计算机如何计算四则运算中最简单的加法。那么，我们如何来计算加法的逆运算——减法呢？
先来看一个简单的问题：小孩子都知道数数：1,2,3,4,5,6,7,8,9,10，可为什么要这样数呢？为什么不是1,2,3,4,5,6,10呢？
大整数乘法 分析算法计算复杂性时，
最近回顾javascript的一些基础知识点时，引起的思考确实颠覆了我之前的一些认知。我清楚地记得曾多次在网上看到一些奇奇怪怪的表达式，它们的运算结果着实让人懵逼。就比如我在js数据类型很简单，却也不简单这一篇笔记中提到的[] == ![]这样一个表达式，它的运算结果是true。如果你不细致地去研究它背后的运算逻辑，你只会惊呼”这是什么鬼“？相反，当你静下心来看清楚它的运算逻辑后，你会感叹“妙哉妙哉”！没错，本文的主角就是这些容易让人小觑的运算符。
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