——三毛 我们在进行开发时可能会遇到这样一个坑,那就是js代码的精度丢失 可以看到16位以后就会出现精度丢失的问题 我们定义一个简单接口,这里用com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.IdWorker.getId...FastJsonConfig fjc = new FastJsonConfig(); // 配置序列化策略 // ID_WORKER 生成主键太长导致 js...精度丢失 // JavaScript 无法处理 Java 的长整型 Long 导致精度丢失,具体表现为主键最后两位永远为 0,解决思路: Long 转为 String 返回...converters.add(fastJsonConverter); } } 同样的效果如下 当然,有种情况,是我们没有用ajax请求Json数据,而是直接使用thymeleaf进行渲染 在页面上当然没问题,但在js...div th:text="${id}"> [[${ruben.id}]] 可以看到页面是成功渲染 但如果我们在js
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。
主题: 主要记录一下js中的一些Math函数 Detail: 1. 四舍五入: Math.round(1.23); // 1 2.
9999999999999999 == 10000000000000001 // true 9007199254740992 + 1 == 9007199254740992 // true 3. toFixed不会四舍五入...一些类库 math.js 3. 转为整数 对于整数,前端出现问题的几率可能比较低,毕竟很少有业务需要需要用到超大整数,只要运算结果不超过 Math.pow(2, 53) 就不会丢失精度。
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。...Math.jsMath.js是一个功能强大的数学库,提供了丰富的数学函数和运算符,以及矩阵、统计、线性代数等功能。它支持高精度计算,并提供了大整数和有理数的支持。...Math.js还具有表达式解析和求值功能,可以处理复杂的数学表达式。Decimal.jsDecimal.js是一个专门用于高精度浮点数计算的JavaScript库。...Decimal.js支持基本的四则运算、比较、取模等操作,并提供了各种格式化选项和精度控制。Big.jsBig.js是另一个用于高精度计算的JavaScript库。...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。
贴代码: // 自定义高精度浮点数运算 // 对象格式写法 var float_calculator={ /** * 1.记录两个运算数小数点后的位数 * 2.将其转化为整数类型进行运算...Number(arg2.toString().replace(".","")); } return (r1/r2)*Math.pow(10,t2-t1); } }; 测试: alert("高精度加法计算结果...: "+float_caculator.add(1.11444,23.45674231)+ "\njs计算结果: "+(1.11444+23.45674231)); alert("高精度减法计算结果:..."+float_caculator.minus(1.11444,23.45674231)+ "\njs计算结果: "+(1.11444-23.45674231)); alert("高精度乘法计算结果...: "+float_caculator.mul(1.11444,23.45674231)+ "\njs计算结果: "+(1.11444*23.45674231)); alert("高精度除法计算结果:
问题描述 程序计算是一个很普遍的存在,但是语言的计算精度却是一个困扰人的问题,比说说,计算0.1+0.2,0.3+0.6,不用计算机计算,你用口算当然可以计算出分别为0.3和0.9,但是计算机计算的结果却不一样...至于产生的原因可以参考=>js浮点数精度问题的前世今生? 解决方法 浮点数计算本身就有精度缺失的问题,要解决他首先就不进行浮点数运算,就是将其转变为整数,然后再进行除法,换算为浮点数。
Math.round四舍五入 参数:一个数值。 返回值:给定数值的四舍五入最接近的整数,需要注意负数的情况。 如果参数的小数部分小于5的话,则舍入到相邻的绝对值更大的整数。...注:Math.ceil(null)返回0,而不是返回NaN错误,QAQ,js坑真多。 由于ceil是Math的静态方法,因此访问Math对象就可以直接调用了。...4 Math.floor(-45.05);//-46 Math.floor(-45.95);//-46 总结 Math.ceil用于向上取整,Math.floor用于向下取整,Math.round用于四舍五入
前言 JS的计算是会损失精度的,比如 0.1+0.2 //0.30000000000000004 1.2-1 //0.19999999999999996 1.15*100 //114.99999999999999...} 调用 num_add(0.1, 0.2); num_subtract(1.2,1); num_multiply(1.15, 100); num_divide(1.2,0.2); 方式2-Math.js...JS地址 https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjs/5.0.0/math.min.js 页面引用 方法 // 加 function num_add(num1, num2) { return Number
parseInt('123333') 字符串转整型 parseInt('123333')/1000 先除以1000,预留小数位数 Math.round(parseInt('123333')/1000),四舍五入到整数
大家好,又见面了,我是全栈君 原因:js按照2进制来处理小数的加减乘除,在arg1的基础上 将arg2的精度进行扩展或逆扩展匹配,所以会出现如下情况. javascript(js)的小数点加减乘除问题,...是一个js的bug如0.3*1 = 0.2999999999等,下面列出可以完美求出相应精度的四种js算法 function accDiv(arg1,arg2){ var t1=0,t2=0,
这是由于计算机里数字是以二进制存储的,大部分小数转换成二进制后会出现循环而不得不截断,于是精度就损失了。和parseFloat没多大关系。...比如你用js计算0.1+0.2肯定不会得出0.3的,而是带了个很长的尾巴。...0.01001100110011001100110011001100110011001100110011001100 转换成10进制之后得到:0.30000000000000004 如果是计算金额,建立所有保存的数据都乖以100,如果想更大精度就乖
常用的浮点数有双精度和单精度。除此之外,还有一种叫半精度的东东。 双精度64位,单精度32位,半精度自然是16位了。...半精度是英伟达在2002年搞出来的,双精度和单精度是为了计算,而半精度更多是为了降低数据传输和存储成本。...很多场景对于精度要求也没那么高,例如分布式深度学习里面,如果用半精度的话,比起单精度来可以节省一半传输成本。考虑到深度学习的模型可能会有几亿个参数,使用半精度传输还是非常有价值的。...比较下几种浮点数的layout: 双精度浮点数: ? 单精度浮点数: ? 半精度浮点数: ? 它们都分成3部分,符号位,指数和尾数。...不同精度只不过是指数位和尾数位的长度不一样。
public static double Round(double d, int i) { if(d >=0) ...
math.floor(5.123) – 5 math.floor(5.523) – 5 用此特性实现四舍五入 math.floor(5.123 + 0.5) – 5 math.floor...(5.523 + 0.5) – 6 也就是对math.floor函数的参数进行 “+ 0.5” 计算 小数精度截取 --获取准确小数 -- num 源数字 --n 位数 function GetPreciseDecimal...XiaoShu,XiaoPart) if XiaoPart == 0.5 then return XiaoShu else return round(XiaoShu) end end --四舍五入...return zhengPart *10 + 5 elseif geWei >= 8 then return round(xiaoShu) * 10 end end --四舍五入
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。 解决方案: 一....有种最简单的解决方案,就是给出明确的精度要求,在返回值的过程中,计算机会自动四舍五入,比如: var numA = 0.1; var numB = 0.2; alert( parseFloat((numA...这里我们可以用四舍五入对转换的过程进行优化: Math.round((6.8-0.9)*10);//四舍五入 59 优化之后的自定义函数: Math.formatFloat = function(f,...,我们要把需要计算的数字乘以 10 的 n 次幂,换算成计算机能够精确识别的整数,然后再除以 10 的 n 次幂,大部分编程语言都是这样处理精度差异的,我们就借用过来处理一下 JS 中的浮点数精度误差。
1);// 0.12 代码输出了保留2为小数没有四舍五入,实际上我们了解了sprintf的特性会四舍五入小数后我们多保留了一位,然后用substr来截取前2位 取整例子: 1 echo ceil(4.1...> round函数在PHP手册中的说明是: float round ( float val [, int precision = 0 [, int 返回将 val 根据指定精度 precision(...十进制小数点后数字的数目)进行四舍五入的结果。...round 的参数一是数据源,参数二是要保留的小数位而且之后一位(比如你输入2那么第3为是之后一位)被四舍五入,当他是负数的时候,从数据源最后一位开始往前数相应的长度制0并将最后一位四舍五入比如round...(123456,-2) 就是123456从6开始往前数两位都变成零,并且最后一位5(从后往前数第一位是6最后一位是5)被四舍五入,输出123500
在JavaScript中,如果你想要确保一组四舍五入后的百分比之和严格等于100%,那么你不能直接对每个百分比进行四舍五入,因为四舍五入会引入误差。...但是,你可以采用一种策略,即先对所有的百分比进行常规的四舍五入,然后调整最后一个百分比的值以确保总和为100%。...对最后一个百分比进行四舍五入(或调整),以确保总和为100% // 注意:这里我们直接设置最后一个百分比为剩余的值,而不是四舍五入 // 如果你需要四舍五入,可以计算remaining...* 100,然后四舍五入,再除以100 percentages[percentages.length - 1] = remaining; // 返回四舍五入后的百分比数组...这是因为四舍五入可能会再次引入误差。如果你确实需要对最后一个百分比进行四舍五入,你可以计算remaining * 100,然后四舍五入这个值,最后再将结果除以100。
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。...console.log ( isNaN ( NaN ) ); //true console.log ( isNaN ( 123 ) ); //false //如果检测的数据不是number类型,js...(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,希望对大家有所帮助。
//方法四:传统的Math.round四舍五入,改为支持指定精确位数的写法 Math.round(5.2644555 * 100) * 0.01d; private static double myRound...result = Math.round(number*temp)/temp; return result; } 注意:这里最好不要使用方法四,因为直接使用double继续计算,会出现精度丢失问题..., 比如0.5075乘以1000,结果是507.49999999,这样最后的四舍五入的结果就会出现误差。
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