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js数字计算精度问题修正

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,但是计算计算的结果却不一样...这是加法中存在问题,乘法当中依然存在,你可以用程序计算一下4330.61*100,计算结果依然是不准确。 ? 当着写计算结果应用到金钱的计算上的时候,就会出现的问题,N笔交易以后产生的效果更大。...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。...} 首先,将两个需要运算的数字进行字符串化,然后依次判断小数点后有几位,因为后面需要进行除法,所以这里的小数点位数需要相加,然后将字符串化后的两个值去除小数点,在进行数字化,此时两个数字都已经变成了整数...,此时在进行乘法运算,得出精确的结果,之后再除以因为去除小数点放大的倍数,由此得出精确地计算结果。

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Python模拟整数乘法的小学竖式计算过程

让我们先看个图回顾一下小学学过的计算整数乘法的竖式计算过程 然后再来看如何使用Python来模拟上面的过程,虽然在Python中计算任意的数字乘法都没有问题,但下面的代码作为一个算法的理解还是不错的,...from random import randint def mul(a, b): '''小学竖式两个整数相乘的算法实现''' #把两个整数分离开成为各位数字再逆序 aa = list(map...(int, reversed(str(a)))) bb = list(map(int, reversed(str(b)))) #n位整数和m位整数的乘积最多是n+m位整数 result...= [0] * (len(aa)+len(bb)) #按小学整数乘法竖式计算两个整数的乘积 for ia, va in enumerate(aa): #c表示进位,初始为0...c = 0 for ib, vb in enumerate(bb): #Python中内置函数devmod()可以同时计算整商和余数 c, result[ia+ib] = divmod

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关于JS的浮点数计算精度问题解决方案

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。...,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。

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解决JS 计算精度问题(toFixed, Math.round, 运算表达式) !

前言 最近在做一个ERP的项目,里面涉及到了很多的计算,尤其特别是有很多关于浮点数的计算,然后就碰到了下面的问题。...Math.round 网上说这个比较准确,round() 方法可把一个数字舍入为最接近的整数,我试了一下,也还是不准,举个 console.log(Math.round(321201.595 * 100...== 32120159.5,而是32120159.499999996,这个问题是计算精度的问题; 解决 既然数字靠不住,那就处理字符串,因为项目的产品设计里只需要进行四舍五入保留两位数,所以为了快速修复问题...BigNumber', // 可选值:number BigNumber precision: 64, predictable: false, randomSeed: null }); /** Js...精度计算的方法 */ function mathComputed(evalstr: string, need2fixed = true) { const num = Number($math.format

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前端最轻量级的精度计算工具库!

大家好,我是「前端实验室」爱分享的了不起~ 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 问题描述 在 JavaScript 中整数和浮点数都属于 Number 数据类型,所有数字都是以 64 位浮点数形式储存,即便整数也是如此。...在一些特殊的数值表示中,例如金额,这样看上去有点变扭,但好在值是正确的。...所以在进行算术计算时会产生误差。 解决问题 通常这种对精度要求高的计算都应该交给后端去计算和存储,因为后端有成熟的库来解决这种计算问题。 当然,前端也有几个处理精度计算不错的类库。...其中,big.js 是最轻量级的,十进制任意精度计算库。 big.js使用方法总结 首先,安装依赖。

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计算机如何存储浮点数和定点数?

打开Chrome Console,输入0.3 + 0.6: 简单加法在js算出结果居然不是准确的0.9,而是0.8999999999999999,why?...2 定点数 直观的,4比特表示0~9整数,则32比特即可表示8个这样的整数: 然后把最右边的2个0~9的整数,当成小数部分 左边6个0~9的整数,当成整数部分 就可用32比特表示从0~999999.99...最常用的是在超市、银行这样需要用小数记录金额的情况里。超市小数最多到分。这样的表示方式,直观清楚,满足小数部分计算。...浮点数科学计数法有个IEEE标准,定义两个基本格式: 32比特表示单精度浮点数,即float或float32类型 64比特表示双精度浮点数,即double或float64类型 单精度的32比特可分成三部分...e=0 f=0时,就把这个浮点数认为是0: 图片 5 总结 这样的表示方式下,浮点数能够表示的数据范围一下子了很多。 因为这个数对应的小数点的位置“浮动”,才被称为浮点数。

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在数据仓库建模时,应该使用哪种数据类型的度量值

要进行计算的度量值,可以选择的数据类型也有好多种,那么我们应该选择哪一种呢? 首先定个大的方向,是整数还是小数?...即使是int这种32位的整数,在数据量特别的情况下,如果要做sum甚至是avg操作,很可能就会溢出,所以一般推荐使用bigint。...money的精度是可以到小数点后4位,所以对于我们平时记录两位小数的金额来说,是满足要求的。...如果我们的度量值不是金额,而是其他含义的值,而且精度也不会超过4位小数(比如面积、长度、重量等),那么还是否可以使用money类型呢?...如果是小数,而且不是那么关心精度,可以使用float,如果要计算的数值非法非常就必须使用float,但是对于一分钱都不能差的情况下,就不要使用float类型。

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一道送命题:0.1+0.2 等于 0.3 吗?

0.1+0.2 的计算过程计算过程 1、十进制转成二进制 在JS内部所有的计算都是以二进制方式计算的。 所以运算 0.1+ 0.2 时要先把 0.1和 0.2 从十进制转成二进制。...浮点数相加 浮点数相加时,需要先比较指位数是否一致,如果一致则小数位直接相加,如果不一致,要先把指位数调成一致的,指位数小的向的调整。...答案 0.1+0.2 不等于 0.3 ,因为在 0.1+0.2 的计算过程中发生了两次精度丢失。...可以这样回答:“ 会引起统计页面展示错乱的BUG,还有 300.01 优惠300 元后,支付金额不足0.01 元等类似的BUG。”...可以这样回答:“可以用Math.js数学计算库来解决,或者用toFixed()给计算结果四舍五入,但是toFixed()在chrome或者火狐浏览器下四舍五入也有精度误差。

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JS中对数字(含有小数的)进行相乘后,数值不正确的问题

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...7位 double 精确到小数点后15位 浮点运算的精度问题,所以代码里使用 parseFloat(65.32 * 100).toFixed() 或 (65.32 * 100).toFixed() 进行取整

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苹果芯跑模型不用降计算精度,投机采样杀疯了,GPT-4也在用

果然是llama.cpp作者Georgi Gerganov出手了,但他这回不按套路出牌: 不量化,就用FP16精度也让34B的Code LLama跑在苹果电脑上,推理速度超过每秒20个token。...方法很简单,先训练一个与模型近似、更便宜的小模型,让小模型先生成K个token,然后让模型去做评判。 模型接受的部分就可以直接用,模型不接受的部分再由模型修改。...对于不会降低精度这一点,在论文附录部分也给出了数学论证。 了解了原理,再来看Georgi Gerganov这次的具体设置。...而FP16精度的34B模型单独使用每秒只能生成10个token。 使用投机采样方法后获得了2倍的加速,与原论文数据相符。...LlaMA2发布后他也很活跃,最狠的一次直接把模型塞进了浏览器里。

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BigDecimal使用不当,造成P0事故!

文章来源:https://c1n.cn/MSqAy 背景 我们在使用金额计算或者展示金额的时候经常会使用 BigDecimal,也是涉及金额时非常推荐的一个类型。...问题描述 收银台计算商品金额报错,导致订单无法支付。...订单支付失败,支付可用率降至 60% 13:50,迅速回滚上线代码,恢复正常 14:20,review 代码,预发布验证发现问题点 14:58,修改问题代码上线,线上恢复 故障原因 BigDecimal 在金额计算中丢失精度...double 之所以会出问题,是因为小数点转二进制丢失精度。 BigDecimal 在处理的时候把十进制小数扩大 N 倍让它在整数上进行计算,并保留相应的精度信息。...总结 所以,在涉及到精度计算的过程中,我们尽量使用 String 类型来进行转换。 我们创建了一个高质量的技术交流群,与优秀的人在一起,自己也会优秀起来,赶紧点击加群,享受一起成长的快乐。

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【软件工程】——详细设计说明书「建议收藏」

运行该软件的计算站(中心):志晟网络全体硬件设备 1.3定义 系统结构:对系统整体布局的宏观的描述 算法:对于程序内部流程计算的逻辑表达方式。 1.4参考资料 列出有关的参考资料,如: a....3.2功能 3.3性能 3.3.1精度 软件的输入精度:只保留整数部分 软件的输出精度:只保留整数部分 传输过程中的精度:只保留整数部分 3.3.2灵活性 A.运行环境的变化:该软适用于现在流行的操作系统...txtCMoney Char 5 自动 中 备注 txtExplain Char 25 自动 中 3.6算法 时间差=下机时间-上机时间 金额按照基本数据设定和时间差判断金额计算方法 3.7流程逻辑...4.2功能 4.3性能 4.3.1精度 软件的输入精度:只保留整数部分 软件的输出精度:只保留整数部分 传输过程中的精度:只保留整数部分 4.3.2灵活性 A.运行环境的变化:该软适用于现在流行的操作系统...5.2功能 5.3性能 5.3.1精度 软件的输入精度:只保留整数部分 软件的输出精度:只保留整数部分 传输过程中的精度:只保留整数部分 5.3.2灵活性 A.运行环境的变化:该软适用于现在流行的操作系统

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js浮点数精度问题详解

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。...它也使用字符串来表示数字,并提供了整数浮点数的支持。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。

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C#常见金额优选类型及其三种常用的取整方式

为四舍六入五取整 Math.ceilling():为向上取整(只要有小数存在都会加1) Math.Floor():向下取整,有小数都会舍去 二、Decimal、double、float数据类型介绍: 前言:之前在做金额计算的时候发现很多小数问题总是与实际金额有所偏差...,还好是项目测试阶段要是等项目正式上线了,数量一的话那就不可估量的损失呀,别看一单只有那么的几分钱但是多了的话那可不可估量的损失,之前一直是使用double进行计算而后来及时发现了bug改成了使用decimal...进行金额数量之间的计算。...Decimal数据类型:   保存有符号表示 96 位 (12 个字节) 整数变量 10 的幂缩放的数字的 128 位 (16 个字节) 值。...下表显示了 float 类型的精度和大致范围。 默认情况下,赋值运算符右侧的实数被视为 double。

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0.3-0.2 = 0.09999999999999998 问题解析(精度缺失问题)

我也看了很多博主写的文章,但是没有一篇文章真的说明白了这个问题,所以今天我尽量将这个问题讲明白,废话不多说,开整 问题表象 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...其实这个也很好解释,只要转为二进制之后不是无限循环或者无限不循环的小数都不会有问题,比如0.5 转为二进制之后就是0.1 ,所以他的计算不会出问题 解决办法 js 可以使用第三方库进行处理,比如decimaljs...或者BigNumberjs,当然不想引入的话,也可以直接将原始数据放大之后缩小即可,其实本质就是转为整数进行处理,因为整数没有这个问题,比如 (0.3 * 1000 - 0.2 * 1000)/1000...200.00000000000000) / 1000 // 0.1 问题影响 这个问题其实是一个比较严重的问题,特别是银行行业,我们平常写业务代码的时候不注意这个没关系,因为最后最多就是几分钱的差异,但是任何小事都经不过放大,银行的金额一般都是数量比较大的...decimal.js用法 // 引入CDN https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/decimal.js/10.4.3/decimal.min.js let a =

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浮点数运算丢失精度

这种方式的前提是需要确切的知道小数的位数, 但是好在精度高, 在运算的时候不会造成误差. 比较适合保存金额等....但是之后只是对同一个数字做了一次加减, 就导致发生其精度丢失了. 其原因同样是因为在计算中对指数部分统一导致的....为了验证我的猜想, 只要将计算顺序修改, 当 s 变量还没有小数部分, 不至于丢失精度的时候进行大数的运算: a = 1.0 b = 0.12345678 c = 0.11111111 s = 0.0...这时, 计算结果印证了之前的讨论. 如此说来, 小数在两个相差很多的数字之间进行运算的时候, 也容易导致丢失精度....同时, 因为浮点数能表示的范围比整数, 在转整数的时候, 也可能会造成丢失. ---- 最终搞懂了这个看似奇怪的现象, 唉, 基础还是不够啊.

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