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。
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在很多编程语言中,我们都会发现一个奇怪的现象,就是计算 0.1 + 0.2,它得到的结果并不是 0.3,比如 C、C++、JavaScript 、Python、Java、Ruby 等,都会有这个问题。
在最近业务开发中, 作者偶遇到了一个与 JavaScript 浮点数相关的 Bug。
要从今天的微信支付调试说起,众所周知微信支付的接口,要求传入的金额数值是按分为单位的,所以都必须是大于0的整数。 所以我们一般业务的实际金额都要做乘以100的处理,例如某大妈刚在市场买了1.10元的菜,她摸了摸口袋,看了一眼诚实憨厚的大叔,已经麻利地帮她打包好菜,实在不忍心说出自己今天忘记带钱包。 大叔正打算把菜递给大妈之际,看到大妈尾头紧皱,已经失去平时要把1.10元的菜讲价到1.00元的风韵神采,便意识到事情并不简单,便默默从下方抽屉中抽出一个微信二维码递给她。 大妈心中暗喜,迅速拔出他儿子刚为她买的最新款红米手机,熟练地扫过二维码,也没有要讲价到1.00元的意思了,麻利地在微信上输入1.10元的金额,点击立即支付,输入过密码。。。 “参数错误:你输入的金额格式不正确”,看着手机弹出的提示弹窗,大妈狠狠咬了牙,又重复了一遍上述的支付动作,“参数错误:你输入的金额格式不正确”。这时大妈崩溃的用着恳求可怜的眼神看着大叔,大叔也一面无奈地轻轻将打包好的菜微微收了过来一下,空气突然安静地凝固起来。
js校验的正则: 验证数字的正则表达式集 验证数字:^[0-9]*$ 验证n位的数字:^\d{n}$ 验证至少n位数字:^\d{n,}$ 验证m-n位的数字:^\d{m,n}$ 验证零和非零
简单加法在js算出结果居然不是准确的0.9,而是0.8999999999999999,why?
对于字符串的一些操作,可以通过正则表达式来实现。一般的搜索操作想必大家已经学会,今天就来说说它的校验功能,这样可以帮助判断字符串类型或者是其它的组成,比如密码、中文、字符串的组成等。下面就js正则表达式的校验带来内容分享,同时要考虑在js中支持的类型。
mongodb11天之屠龙宝刀(九)js函数入门:MongoDB基于js的数据类型修改 原文连接:直通车 Mongodb并不提供Alter table这样的语句或者工具修改字段类型,只能写程序转。
mongodb11天之屠龙宝刀(九)js函数入门:MongoDB基于js的数据类型修改 Mongodb并不提供Alter table这样的语句或者工具修改字段类型,只能写程序转。 数据类型 基本数据类型 MongoDB的文件存储格式为BSON,同JSON一样支持往其它文档对象和数组中再插入文档对象和数组,同时扩展了JSON的数据类型.与数据库打交道的那些应用。例如,JSON没有日期类型,这会使得处理本来简单的日期问题变得非常繁琐。只有一种数字类型,没法区分浮点数和整数,更不能区分32位和64位数
一、校验数字的js正则表达式 1 数字:^[0-9]*$ 2 n位的数字:^\d{n}$ 3 至少n位的数字:^\d{n,}$ 4 m-n位的数字:^\d{m,n}$ 5 零和非零开头的数字:^(0|
换言之,但凡包裹在英文格式下的 单引号、双引号或三引号 里的内容,不论引号里边是英文、中文、甚至是数字、符号、火星文等,她都叫做字符串。
逛知乎的时候发现@DDDD转了一张图,这张图对js魔法的吐槽可谓非常到位。下面,我们就从这张图出发来详细讲讲js。
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
继续啊,顺着JS高程的目录往下走,今天是3.4.4 Boolean类型。 这个Boolean一般来说它只有二个值,true和false。但其实它还有第三种值, var xx = new Boolean; 这个xx它也可以说是一种Boolean值。 Number类型,它使用IEEE754格式表示整数和浮点数,一般我们用的最多是十进制,还有八进制、十六进制。 但要记住八进制在严格模式下是无效的,这我也是刚刚才知道。 而在计算的时候,所有的八和十六进制的数值,最终都是转换成十进制的。 啥叫浮点数? 就是数值中必须
【友情提示:舒克老湿意在为各位准备从事前端工程师岗位的小伙伴提供思路,所有代码仅供参考,切勿背题!!理解问题以及提高自己解决问题的能力最为重要!如果你有更好的解决思路,或者有什么问题,欢迎给舒克老湿留言,大家一同进步。】
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
计算机系统中,数值一律采用补码来表示和存储(寄存器)。 javascript 中所有数字均用浮点数值表示,采用 IEEE 754 标准定义的 64 位浮点格式表示数字。
这是 JavaScript 精粹的系列篇,涵盖了 JavaScript 中最常用和最重要的方法,以及其它一些基础知识。在这篇文章中,我们将讨论 Number 和 Math
这里的 "{:.2f}" 是一个格式化字符串,其中 :.2f 表示要将浮点数格式化为小数点后两位的形式。
由于接触JS不久,关于JS的浮点数的计算更是之前没有用过,这次写JS项目发现的这个问题:0.1+0.2=0.3000000000004,为什么会出现这么奇怪的问题呢 ?在网上找了一些资料,JS作为解释性语言,直接计算会有浮点数精度丢失问题。 门弱类型语言的JavaScript ,从设计思想上就没有对浮点数有个严格的数据类型。
IEEE754浮点数官方文档:https://ieeexplore.ieee.org/document/8766229
把一个数的有效数字和数的范围在计算机的一个存储单元中分别予以表示。这种把数的范围和精度分别表示的方法,相当于数的小数点位置随比例因子的不同而在一定范围内可以自由浮动,所以称为浮点表示法。
简单回顾一下,简单来说,用定点数表示数字时,会约定小数点的位置固定不变,整数部分和小数部分分别转换为二进制,就是定点数的结果。
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。
这篇是精度问题的最后一篇,要是想看前面的,请看微信历史记录。 做前端的都感觉JS这语言巨坑无比,兼容性让你摸不到头脑,甚至还会让你脱发。一些初学者遇到: 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004 都会觉得这JS太TM坑了,一个小数计算都不会。可是我想说,这"锅"JS不背!其实和JS采用的数值存储 IEEE754 规范有关,所有采用此规范的语言都会有此问题并不是JS的"锅"。 IEEE754 IEEE浮点数算术标准(IEEE 754)是最广泛使用的浮点数运算标准,为许多CPU与浮点运算器
其实这些结果都并非语言的 bug,但和语言的实现原理有关, js 所有数字统一为 Number, 包括整形实际上全都是双精度(double)类型。
对JavaScript性能基准测试的初步评估显示,iPhone XS和iPhone XS max的性能甚至超过了iMac Pro。基准测试使用了Speedometer 2.0,主要针对真实世界的数据帧加载场景进行了比较。
在 JavaScript 中浮点数运算时经常出现 0.1+0.2=0.30000000000000004 这样的问题,除了这个问题之外还有一个不容忽视的大数危机(大数处理丢失精度问题),也是近期遇到的一些问题,做下梳理同时理解下背后产生的原因和解决方案。
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
Float 浮点形,它是符合IEEE-754标准的单精度浮点形数据,在十进制中具有7位有效数字。FLOAT型据占用四个字节(32位二进制数),在内存中的存放格式如下: 字节地址(由低到高)0 1 2 3 浮点数内容 MMMMMMMM MMMMMMMM E MMMMMMM S EEEEEEE 其中,S为符号位,存放在最高字节的最高位。“1”表示负,“0”表示正。E为阶码,占用8位二进制数,存放在高两个字节中。注意,阶码E值是以2为底的指数再加上偏移量127,这样处理的目的是为了避免出现负的阶码值,而指数是可正可负的。阶码E的正常取值范围是1~254,从而实际指数的取值范围为-126-127。M为尾数的小数部分,用23位二进制数表示,存放在低三个字节中。尾数的整数部分永远为1,因此不予保存,但它是隐含的。小数点位于隐含的整数位“1”的后面。
定点数与浮点数据表示 <1> 定点数据表示 可表示定点小数和整数 表现形式:X0.X1X2X3 ... Xn(定点小数) 定点小数的表示数的范围(补码为例):-1 $\leq$ x $\leq$ 1-2n 定点整数表示数的范围(补码为例): -2n $\leq$ x $\leq$ 2n - 1 顶点数据表示数的不足:数据表示范围受
格式符为真实值预留位置,并控制显示的格式。格式符可以包含有一个类型码,用以控制显示的类型,如下:
所有使用 IEEE 754 标准的编程语言,都存在浮点数运算的精度问题,不论是 C/C++、Java、Ruby,还是 Go、Python,当然 JavaScript/Node.js 也是如此。
浮点数和定点数一样,都是计算机中数据的存储形式。定点数我们可以理解成纯小数或者纯整数,但是实际上在计算机中参与运算的数字并非都是定点数。比如,有些数据过大,比如2^100^这样的数据,如果写成二进制的形式,寄存器肯定是无法放下的。于是就有了浮点数这种数据。 本文主要讲述浮点数的概念、浮点数的规格化,以及浮点数的各种运算。
在前面的一篇文章《TensorFlow.js 微信小程序插件开始支持 WebAssembly》中,我们谈到了 Tensorflow.js(tfjs) 的新后端 WebAssembly(WASM)。这篇文章进一步挖掘 tfjs WASM 后端的更多信息,并探讨一下 tfjs 为何要引入 WASM 后端。
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。
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。
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。
IEEE二进制浮点数算术标准(IEEE 754) 是20世纪80年代以来最广泛使用的浮点数运算标准,为许多CPU与浮点运算器所采用。这个标准定义了表示浮点数的格式(包括负零-0)与反常值(denormal number),一些特殊数值((无穷(Inf)与非数值(NaN)),以及这些数值的“浮点数运算符”;它也指明了四种数值舍入规则和五种例外状况(包括例外发生的时机与处理方式)。
JSON,一个伟大的协议,前端工程师的卓越发明!相信 99% 的程序员都认识 JSON,它作为前后端交互的热门协议,因其易理解、简单、灵活和超强的可读性,得到了互联网的广泛欢迎,甚至很多微服务之间的传输协议中也得到应用。
表单验证常用正则,非常不错,收集的相对比较完整,大家可以看看。 1。^\d+$ //匹配非负整数(正整数 + 0) 2。^[0-9]*[1-9][0-9]*$ //匹配正整数 3。^((-\d
作者:link 导语 写下这篇文章的缘由是因为在项目过程中,碰到了一个使用JavaScript处理 UINT64 类型数字的坑。 与大部分现代编程语言(包括几乎所有的脚本语言)一样,JavaScr
“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
相比int等整型,float等浮点类型的表示和存储较为复杂,但它又是一个无法回避的话题,那么就有必要对浮点一探究竟了。在计算机中,一般用IEEE浮点近似表示任意一个实数,那么它实际上又是如何表示的呢?
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