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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。
“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
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。
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。
原文地址:http://eux.baidu.com/blog/fe/关于js中的浮点运算
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
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。
在计算机中数字无论是定点数还是浮点数都是以多位二进制的方式进行存储的。 在JS中数字采用的IEEE 754的双精度标准进行存储(存储一个数值所使用的二进制位数比较多,精度更准确)
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。
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。
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
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。
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
纳尼,不应该是0.1么,怎么变成0.09999999999999998呢?这就要从ECMAScript标准讲起了。
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。
涉及诸如float或者double这两种浮点型数据的处理时,偶尔总会有一些怪怪的现象,不知道大家注意过没,举几个常见的栗子:
在 Java 中,浮点运算指的是对浮点数进行加减乘除等基本运算操作。Java 提供了两种浮点类型:float 和 double。
如前所述,在前几章内容中笔者简单介绍了内存读写的基本实现方式,这其中包括了CR3切换读写,MDL映射读写,内存拷贝读写,本章将在如前所述的读写函数进一步封装,并以此来实现驱动读写内存浮点数的目的。内存浮点数的读写依赖于读写内存字节的实现,因为浮点数本质上也可以看作是一个字节集,对于单精度浮点数来说这个字节集列表是4字节,而对于双精度浮点数,此列表长度则为8字节。
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。
上篇已经讲了原码、反码和补码的出现解决了计算机对整数的存储和计算问题,而小数的存储和计算又是另外一套机制,对于人类而言,整数和小数的计算一样简单,然而对于计算机来说小数运算比整数运算要复杂的多。本文从浮点数原理出发,聊聊浮点数的精度问题,对网上的一些结论进行回答。
前言 前段时间, 在群里跟 Peter 说到JS的浮点数问题。 他问我, 为什么 0.1 + 0.2 !== 0.3, 而 0.05 + 0.25 === 0.3 ? 当时也大概解释了下是精度丢失,
说来惭愧,作为计算机科班出身的人,计算机基础知识掌握并不扎实,这里的基础指的是计算机体系结构中的内容,诸如数据的表示和处理,如float的表示和运算等。看《CSAPP》方知人家老外把这个东西当成重中之重,大量详细的原理介绍,并配套大量例题。当初本科学的时候,很简单的了解了下概念而已,所以应该直接将《CSAPP》当做教材来用,里面习题全做,这样CS出来的基本知识将掌握的很扎实。
数据表示:数据表示是指能由计算机硬件直接识别和引用的数据类型。(例如定点数浮点数)
简单加法在js算出结果居然不是准确的0.9,而是0.8999999999999999,why?
今天测试忽然在群里发了一个看似非常简单的线上问题,具体是:在后台通过订单编号(orderId)修改订单信息时,修改不成功 ,修改前后的订单数据完全没有发生变化。第一眼看到这个问题的时候,我心想后台实现逻辑并不就是一个updateById更新订单表的操作(简化了其他业务逻辑)吗?难道订单编号(orderId)在代码里给属性赋值赋错了,心想这么低级的错误“同事”应该不会犯吧,于是我就打开ide先去看了看对应方法的处理逻辑,整体更新操作 属性之间的赋值没有问题,难道又是一个”灵异事件“?说罢 我便想着在测试环境能不能复现一下这个bug,功能上线前功能肯定是测试通过的,于是我在测试环境点啊点,在页面上模拟了几十次更新操作也没有发现问题。
科学计数法是在数学中对数值的一种表示方式,通常的表示形式为 a×10^b(或 aEb),其中 a 大于等于 1 小于 10,指数固定为 10。
今天小浩为大家分享一篇关于浮点数的文章,深入浅出的讲解了浮点数的工作原理~实在是难得一见的好文。
前言:在工作中,谈到有小数点的加减乘除都会想到用BigDecimal来解决,但是有很多人对于double或者float为啥会丢失精度一脸茫然。还有BigDecimal是怎么解决的?话不多说,我们开始。
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
曾经做一个硬件成本极度控制的项目,因为硬件成本极低,并且还需要实现较高的精度测量,过程中也自己用C语言实现了正弦、余弦、反正切、平方根等函数。 以下,无论是在我的实际项目中还是本地的计算机系统,int都是4个字节且机器为小端,除非特别提及,否则都如此默认。按理float的存储没有大小端之分,可是的确在powerpc大端上浮点数的存储也一样是和X86/ARM这样的小端机相反。不过因为正好因大小端而决定浮点数的存储顺序,那么本系列贴子里所有的C语言程序至少在powerpc大端上也是效果相同的。 尽管
在工作中,谈到有小数点的加减乘除都会想到用BigDecimal来解决,但是有很多人对于double或者float为啥会丢失精度一脸茫然。还有BigDecimal是怎么解决的?话不多说,我们开始。
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/
浮点数是C++的第二组基本类型,它能够表示带小数部分的数字。不仅如此,浮点数的范围也比int更大,可以表示更大范围的数字。
JS中整数和浮点数统属于数字类型,在计算机中,所有的数字都是采用IEEE754标准的64位双精度浮点数形式存储,进而导致了无论是储存、计算中都会存在精度问题。其存储形式为: 1. 第一位是正负符号位,0: 正数 1: 负数
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。
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——浮点数的表示方式和加减乘除运算。 在深入前有两点我们要明确的: 1. 在同等位数的情况下,浮点数可表示的数值范围比整数的大; 2. 浮点数无法精确表示其数值范围内的所有数值,只能精确表示可用科学计数法m*2e表示的数值而已;
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
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浮点数(Floating-point Number)是一种对于实数的近似值数值表现法,由一个有效数字(即尾数)加上幂数来表示,通常是乘以某个基数的整数次幂得到。以这种表示法表示的数值,称为浮点数。表示方法类似于基数为10的科学计数法。利用浮点进行运算,称为浮点计算,这种运算通常伴随着因为无法精确表示而进行的近似或舍入。
哈喽,大家好!相信有很多在传统软件行业的小伙伴,日常接触JS、Java、C#这类语言多一些,很少用到Python。但是Python确实很香(例如:AI、数学、绘图等),早晚会碰上它。对于我们这些懂编程但不懂Python的“老新手”来说,只有系统、全面地科普一下Python基础知识,才能更好、更高效地搬运的代码。下面是我整理的一些Python3笔记,分享给大家。
关于整数在内存中的存储形式,在博主之前写的文章里已经介绍了!友友们可以去点下面链接去看,这里就不过多介绍。
Javascript API GL是基于WebGL技术打造的3D版地图API,3D化的视野更为自由,交互更加流畅。提供丰富的功能接口,包括点、线、面绘制,自定义图层、个性化样式及绘图、测距工具等,使开发者更加容易的实现产品构思。充分发挥GPU的并行计算能力,同时结合WebWorker多线程技术,大幅度提升了大数据量的渲染性能。最高支持百万级点、线、面绘制,同时可以保持高帧率运行。
没错,上述现象简单来说就是计算机计算的0.1+0.2并不等于0.3了,其实这个现象很常见,对别的语言来说也一样,下面通过一步步简要分析来解释这个现象
之前陆陆续续写了很多架构、设计、思想、组织方向的文字,突然感觉到有些厌烦。因为笔者不断看到有些程序员“高谈阔论、指点江山”之余,各种定律、原则、思想似乎都能信手拈来侃侃而谈,辩论的场合就更喜欢扯这些大旗来佐证自己的"金身"。殊不知,这些人的底座脆弱到不堪一击,那些“拿来”的东西都是空中楼阁罢了。优秀程序员区别于其他的一项重要指标,就是基础知识的底蕴足够强大。靠看靠学靠实战靠日积月累,绝无捷径。
虽然以前使劲吹过MessagePack,认为它是JSON的完美替代品,但还是发现了它的缺陷,最终光荣弃坑。于是我从头开始设计了MessagePack的替代品——Zipack:压缩效率进一步提升。我们来看看Zipack优于MessagePack(简称msgpack)的地方。本文主要从3种最基本的数据类型来评测2者的差距:浮点数、大整数、字符串。
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