版权声明：本文为吴孔云博客原创文章，转载请注明出处并带上链接，谢谢。 https://blog.csdn.net/wkyseo/articl...
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.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。...它通过使用字符串来表示数字，避免了浮点数舍入误差。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。它也使用字符串来表示数字，并提供了大整数和大浮点数的支持。...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...* 3.移动小数点的位置 **/ add:function(arg1,arg2){ var r1,r2,m; try{ //取小数位长度 r1=arg1.toString().split
知晓程序员，专注微信小程序开发的程序员！ 前言：客服收到报名工具小程序用户反馈：创建报名时，输入19.9元，但是，保存的是19.89元。很明显，这是前端的一个坑，JS浮点数的坑。...连胜老师之前做过浮点数支付、提款、退款的处理，会把默认单位“元”转成“分”，然后传给服务端，代码如下： fee = parseInt(this.data.fee * 100)); // "19.9"...会触发这个bug 就是这行代码有坑，并且必现，先看下面的截图： “19.9”真是个神奇的字符串，按上面的写法，parseInt("19.9"*100) = 1989是必现，尝试换成其他数字就正常。...其实是因为JS是弱数据类型，"19.9"*100之前，先做了个隐式转换，字符串“19.9”先转成了Number类型，然后再进行计算，如下： 从上面截图可发现，误差为0.0000000002，这个值小于0.1...，所以，就可以用Math.round舍五入一下： 如果你有更好的方式，欢迎给连胜老师留言~
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。... ( isNaN ( NaN ) ); //true console.log ( isNaN ( 123 ) ); //false //如果检测的数据不是number类型，js编译器会尝试着将这个数据转化为...（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。
> 首先我们要知道浮点数的表示(IEEE 754): 浮点数, 以64位的长度(双精度)为例, 会采用1位符号位(E), 11指数位(Q), 52位尾数(M)表示(一共64位)....符号位：最高位表示数据的正负，0表示正数，1表示负数。 指数位：表示数据以2为底的幂，指数采用偏移码表示 尾数：表示数据小数点后的有效数字....这里的关键点就在于, 小数在二进制的表示, 关于小数如何用二进制表示, 大家可以百度一下, 我这里就不再赘述, 我们关键的要了解, 0.58 对于二进制表示来说, 是无限长的值(下面的数字省掉了隐含的1...而两者的二进制, 如果只是通过这52位计算的话,分别是: 0.58 -> 0.57999999999999996 0.57 -> 0.56999999999999995 至于0.58 * 100的具体浮点数乘法...对了，这就是浮点数不是刚刚好等于一个十进制浮点数的原因
这里两个超大的数字相乘，用到前面的两个超大的数字相加的方法，所以这里顺便贴一下代码。...两个超大的数字相加 function largeCount(f, t) { f += ""; t += ""; let fl = f.length, tl = t.length...arr = [...arr, ...lastMan.slice(i)]; } } return arr.reverse().join(""); } 下面是两个超大的数字相乘的代码...两个超大的数字相乘 function multiply(f, t) { let current, currentLevel, i, j, mult, a1, a2, zero; let
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。 浮点数的存储 首先要搞清楚 JavaScript 如何存储小数。...注：大多数语言中的小数默认都是遵循 IEEE 754 的 float 浮点数，包括 Java、Ruby、Python，本文中的浮点数问题同样存在。...要想解决大数的问题你可以引用第三方库 bignumber.js，原理是把所有数字当作字符串，重新实现了计算逻辑，缺点是性能比原生的差很多，所以原生支持大数就很有必要了。...遇到浮点数误差问题时可以直接使用 github.com/dt-fe/number 完美支持浮点数的加减乘除、四舍五入等运算。...非常小只有1K，远小于绝大多数同类库（如Math.js、BigDecimal.js），100%测试全覆盖，代码可读性强，不妨在你的应用里用起来！
昨晚测试人员测试的时候，偶然遇到了个小数相乘的问题，后来找了一下博客，才发现原来是JS浮点运算的bug，故在此记录了一下，避免我忘记。...背景 当时前台在页面上展示时是65.32，但是我后来查后台日志时发现传到后台时的数值为6531.999999999999，潇洒以为是我们后台的原因，我后来查了代码发现是由于前台传金额与后台不一致，故被后台拦截...然后我去看了前台的js代码，发现展示的金额确实没问题，但是在订单提交的时候出了问题。 image.png image.png 这样直接算出来的确实是有问题的。...（2）这个和数据结构有关系 整数型自动转换成正型计算 小数型直接转成double型计算 这是在内存中运算的时候必须这样 你该知道计算机只认识0和1吧 具体的就是浮点精准度的问题 float 精确到小数点后.../js中对数字含有小数的进行相乘后数值不正确问题
有趣的算法（十一）——分治法：大数相乘 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 太大的两个数字相乘，有可能会超出计算机的位数，需要人工进行转化。...1、原始解法 最原始的解法，是乘法的逐个位对应的相乘后相加，这里需要的时间复杂度是O(n2)。...2、尝试优化 用分治法的思想进行优化，即将一个大的数字拆成两半的长度（不是数值的1/2，是字面上的折成两半），再进行计算。...例如： 假设两个n位的二进制数A和B相乘，可以先将A分解成A1*2n/2+A2（A1为前面一半的位，A2为后一半的位，这里乘以2n/2是一个二进制的位移操作，即位移n/2位），同理B分解为B1*2 n/...4、其他 如果折成一半的时候，还是数字太长，可以再折成一半，以此类推 相乘的关键是思想，实现这个的代码本身比较简单，就不详细描述。 ——written by linhxx 2018.01.18
1 前言 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。...2 什么是浮点数？ 浮点型简单讲就是实数的意思。浮点数在计算机中用以近似表示任意某个实数。...3 浮点数在内存中的存储 首先明确一点，无论是整型、浮点型还是字符等等数据类型在计算机底层都是以二进制的方式存储的。 浮点数在内存中的存储和整数不同，因为整数都可以转换为一一对应的二进制数据。...浮点数转换到内存中存储的步骤分为如下三步： 将浮点数转换成二进制 用科学计数法表示二进制浮点数 计算指数偏移后的值 对于第3点：计算指数时需要加上偏移量（后面有介绍为什么使用偏移量），而偏移量的值与浮点数的类型有关...其中负指数决定了浮点数所能表达的绝对值最小的非零数；而正指数决定了浮点数所能表达的绝对值最大的数，也即决定了浮点数的取值范围。
来源：公众号(c语言与cpp编程) 1 前言 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...2 什么是浮点数？ 浮点型简单讲就是实数的意思。浮点数在计算机中用以近似表示任意某个实数。...3 浮点数在内存中的存储 首先明确一点，无论是整型、浮点型还是字符等等数据类型在计算机底层都是以二进制的方式存储的。 浮点数在内存中的存储和整数不同，因为整数都可以转换为一一对应的二进制数据。...浮点数转换到内存中存储的步骤分为如下三步： 将浮点数转换成二进制 用科学计数法表示二进制浮点数 计算指数偏移后的值 对于第3点：计算指数时需要加上偏移量（后面有介绍为什么使用偏移量），而偏移量的值与浮点数的类型有关...其中负指数决定了浮点数所能表达的绝对值最小的非零数；而正指数决定了浮点数所能表达的绝对值最大的数，也即决定了浮点数的取值范围。
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...在浮点数计算的时候，很多时候产生的都是这种极限数据，如果要精确进行整数转换，要放大的倍数过大。...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。
这其实是float累加过程中精度丢失导致的，要理解这点我们首先要理解什么是浮点数。首先我们了解数在计算机中是如何表示的，因为计算机只能理解0和1两个数，所以一切信息都是用二进制表示的。...小数的特点是小数点前后的位数是不固定的，这个小数点是浮动的，这就是浮点数这个名词的由来。...为了表示浮点数，我们可以把一个数拆分成两个部分，数值部分和指数部分，比如11.16可以表示为1116乘以$10^{-2}$ ，0.1表示为1乘以$10^{-1}$。...注意，23位之前有个1被省略掉了，所以他的有效位其实是24位，float所能表示的有效数值只有$2^{24}$，大概8位数，因此它不能标识超过8位的有效数字，否则会丢失精度，这就是浮点数美丽的表象。...这就得先理解浮点数的加法是怎么做的。当两个float数相加时，计算机首先会对齐两个数的指数位，向指数位比较大的一个靠拢，这时候比较小的float数的有效数位就要右移。
分治法的经典问题——大整数相乘 分治法的原理 分治算法的基本思想是将一个规模为N的问题分解为K个规模较小的子问题，这些子问题相互独立且与原问题性质相同。...有两点需要记住： （1） 分治法基本思想是将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的子问题，这些子问题相互独立且与原问题相同。 （2）递归的解这些子问题，然后将各子问题的解合并得到原问题的解。...通过大整数相乘问题来了解分治法（理想状态下） 这里我们假设有两个大整数X、Y，分别设X=1234、Y=5678。...现在要求X*Y的乘积，小学的算法就是把X与Y中的每一项去乘，但是这样的乘法所需的时间复杂度为，效率比较低下。那我们可以采用分治的算法，将X、Y分别拆分为A与B、C与D，如下图: ? ?...大整数相乘算法非理想状态下 这里我们还是假设有两个大整数X、Y，分别设X=123、Y=45678。现在要求X*Y的乘积，乘法所需的时间复杂度为。
在计算机中一个任意二进制数N可以写成： N=2^e.M 其中M称为浮点数的尾数，是一个纯小数。e是比例因子的指数，称为浮点数的指数，是一个整数。比例因子的基数2对二进记数制的机器是一个常数。...在机器中表示一个浮点数时，一是要给出尾数，用定点小数形式表示。尾数部分给出有效数字的位数，因而决定了浮点数的表示精度。...二是要给出指数，用整数形式表示，常称为阶码，阶码指明小数点在数据中的位置，因而决定了浮点数的表示范围。浮点数也要有符号位。...按IEEE754标准，32位浮点数和64位浮点数的标准格式为 不论是32位浮点数还是64位浮点数由于基数2是固定常数，对每一个浮点数都一样，所以不必用显示方式来表示它。...问题： 若浮点数x的754标准存储格式为（41360000）16，求其浮点数的十进制数值。
2、浮点数的概念： 浮点数是属于有理数中某特定子集的数的数字表示，在计算机中用以近似表示任意某个实数。...由于计算机中使用的浮点数是基于有限精度的二进制数，因此，不可能绝对准确。这一现象往往在打印浮点数时才被注意到。 浮点数的二进制表示，一般采用 IEEE 754 标准。...但是，如今的解释器和 print 函数都足够聪明，会在打印浮点数的时候自动舍入，但是又有一些浮点数由于误差过大，又不能舍入。 因此造成了“有些浮点数计算是对的，有些是错的”的现象。...需要看两个浮点数是否在合理的误差范围，如果误差合理，即认为相等。 另外一个陷阱是，浮点数的误差会累积。...但在财务等运算中，必须要求完全精确的结果，这时候，需要模拟 10 进制的浮点数。如 Python 中提供了 Decimal 模块，允许使用者传入浮点数的字符串进行模拟计算，避免精度问题。
前言 最近在写行为识别的代码，涉及到两个网络的融合，这个融合是有加权的网络结果的融合，所以需要对网络的结果进行加权（相乘）和融合（相加）。...补充知识：Keras天坑：想当然的对层的直接运算带来的问题 天坑 keras如何操作某一层的值（如让某一层的值取反加1等）？...keras如何将某一层的神经元拆分以便进一步操作（如取输入的向量的第一个元素乘别的层）？keras如何重用某一层的值（如输入层和输出层乘积作为最终输出）？...通过type和shape是看不出来的。 如果你只是想对流经该层的数据做个变换，而这个变换本身没有什么需要学习的参数，那么直接用Lambda Layer是最合适的了。...当你不知道有这个东西存在的时候，就会走不少弯路。 以上这篇使用Keras实现Tensor的相乘和相加代码就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
而一句话来概括JavaScript中的Number类型就是，这是由IEEE754格式来表示整数和浮点数值(双精度数值)。...双精度浮点数值能准确的表示高达53位精度的整数，从-253到253这个区间的所有整数都是有效的双精度浮点数，因此，尽管JavaScript中缺少明显的整数类型，但是依然可以进行整数运算。...同样的，如果浮点数值本身表示的就是一个小数（1.0），那么该数值也会被转换为整数。 关于浮点数最后的警示是，我们应该时刻对它们保持警惕，浮点数看似跟其他语言的浮点数并无两样，但是它们是出了名的不精确。...尽管64位的精度已经相当高了，但是双精度浮点数也只能表示一组有限的数字，而不能表示所有的实数集。浮点运算只能产生近似的结果，四舍五入到最接近的可表示的实数。...关于浮点数会产生舍入误差的问题，有一点需要明确：这是使用基于IEEE754数值的浮点计算的通病，ECMAScript并非独此一家，其他使用相同数值格式的语言也存在这个问题。
解惑 其实这设计到了计算机的浮点数存储是以二进制进行存储的。...十进制的0.1，转换成二进制是：0.00011001100110011无限循环的小数，所以二进制的小数运算，就会出现上面的1/3+1/3的情况，无法精确计算，只能够近似表示。...那为什么python这些语言，我们在使用的时候没有察觉到这个问题呢？因为编译器自觉的帮我们做了近似的处理。 和十进制无法精确表示分数的1/3同样，二进制也无法精确表示十进制的小数。...十进制的0.1，转换成二进制为：0.00011001 （再反转回十进制，就会发现精度的丢失了，十进制是：0.09765625） 十进制的0.2，转换成二进制为：0.00110011 （反转回十进制，为：...8位多，python浮点数占用8个字节，64位。
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