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。...，避免数据相减小数点后产生多位数和计算精度损失。...", "")) / 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。
都知道拿js去做运算肯定会遇到计算精准的问题（或称舍入误差），但是怎么避开这些坑，这里是我从网上整理的方案，欢迎探讨。 ?...= 0.3 // true 浮点精准运算 /** * floatObj 包含加减乘除四个方法，能确保浮点数运算不丢失精度 * * ** method ** * add / subtract /...，确保不丢失精度 * 思路：把小数放大为整数（乘），进行算术运算，再缩小为小数（除） * * @param a {number} 运算数1 * @param b...{number} 运算数2 * @param digits {number} 精度，保留的小数点数，比如 2, 即保留为两位小数 * @param op {string} 运算类型，...，根本原因还是计算机里浮点数精度丢失问题。
一、一些典型问题 1. 两个简单的浮点数相加 0.1 + 0.2 != 0.3 // true 2....大整数运算 9999999999999999 == 10000000000000001 // true 9007199254740992 + 1 == 9007199254740992 // true...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。...对于小数，前端出现问题的几率还是很多的，尤其在一些电商网站涉及到金额等数据。解决方式：把小数放到位整数（乘倍数），再缩小回原来倍数（除倍数）。
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。...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。...因此，在实际应用中，需要根据具体情况权衡精度和性能之间的平衡。总结--浮点数精度问题是计算机科学中一个常见的问题，由于二进制无法精确表示某些十进制小数，进行浮点数运算时可能会出现舍入误差。...为了解决这个问题，可以使用整数进行计算、使用专门的库或者比较时使用误差范围。了解浮点数精度问题对于开发人员在处理浮点数运算时具有重要意义。
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...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，就会出现大的问题，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。...，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。...其他的运算就不在一一叙述了。
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
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。...== 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...两个浮点数做乘法，精度丢失的情况 这个问题是在是无从下手，因为涉及到了加减乘除，无法用字符串再进行操作，找了一圈，还是选择用mathjs来解决（内心OS: 真不想用，用了它还得去解决打包依赖的问题，Vite...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
这个问题相当严重，如果你有9.999999999999元，你的计算机是不会认为你可以购买10元的商品的。 在有的编程语言中提供了专门的货币类型来处理这种情况，但是Java没有。...现在让我们看看如何解决这个问题。 四舍五入 我们的第一个反应是做四舍五入。...));输出是4.02 现在我们已经可以解决这个问题了，原则是使用BigDecimal并且一定要用String来构造。...*/public class Arith{ //默认除法运算精度 private static final int DEF_DIV_SCALE = 10; //这个类不能实例化...当发生除不尽的情况时，由scale参数指 * 定精度，以后的数字四舍五入。
(细节来讲, test 的二进制表示为 0 01111111 01001100110011001100110,实际表示的数值为 1.29999995231628) 浮点数乘法可能是以高精度执行的 考虑上面的代码...float result = num * test, 实际的运算过程可能是在 double 精度下(或者更高精度下)进行的,翻译成代码,大概是这个样子: float result = (float)(...(23位精度),但是计算结果需要更高精度(24位精度),所以转化使结果被近似到了(0舍1入?)...0 10000110 10100000000000000000000 (即208) 浮点数转整数采用的是截断方式 承接上面的说明, 我们计算出了高精度下的乘法数值 (double)num * (double...首先将上述结果的二进制转换为定点二进制小数 11001111.11111111111111111, 然后直接截断小数部分,得到: 11001111 (即207) 综合上面所述的三点原因,我们就可以解释上面的遗留问题了
背景 BFF Client 使用的 npm 包 request-promise-native 请求微服务接口返回 ID 精度丢失 1713166949059674112 => 1713166949059674000...存储二进制时小数点的偏移量最大为52位，计算机存储的为二进制，而能存储的二进制为62位，超出就会有舍入操作，因此 JS 中能精准表示的最大整数是 Math.pow(2, 53)，十进制即9007199254740992...大于 9007199254740992 的可能会丢失精度 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/100353781 request-promise-native 发起请求时，当...} } 最小 demo 搭建服务 API 一、搭建 Java Web Api： 参考：Building a RESTful Web Service 修改 service 层使 id 最小值大于 js...精度限制 public long getId() { return id + 1713166949059674112L; } * 修改 controller 层添加 post
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
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:
背景 这是在AVL树计算高度时遇到的问题。为了方便大家看到问题的本质，这里使用一个单链表复现问题。...depth || -1 } 其实问题就出在这里，文末再说明为什么有问题。 插入 我们要实时更新每一个结点的深度，那就必然是在节点改变时更新（插入或者删除时）。...修改 我们用三目运算符代替原先的或运算符： function depth(node) { return node ?...node.depth : -1 } 或者说用双问号运算符，它的用法是a ??...next: { val: 4, depth: 0, next: undefined } } } 后记 JS
问题复现步骤： 1) 输入字符串： { "V":0.12345678 } 2) 字符串转成cJSON对象 3) 调用cJSON_Print将cJSON对象再转成字符串...4) 再将字符串转成cJSON对象 5) 保留8位精度方式调用printf打印值，输出变成：0.123456 问题的原因出在cJSON的print_number函数： static char... sprintf(str, "%f", d); } } return str; } 最后一个sprintf调用没有指定保留的精度...，默认为6位，这就是问题的原因。...注：float的精度为6~7位有效数字，double的精度为15~16位。
高精度：利用计算机进行数值计算，有时会遇到这样的问题：有些计算要求精度高，希望计算的数的位数可达几十位甚至几百位，虽然计算机的计算精度也算较高了，但因受到硬件的限制，往往达不到实际问题所要求的精度...我们可以利用程序设计的方法去实现这样的高精度计算。...("-"); for (int i = c.size() - 1; i >= 0; i--) printf("%d", c[i]); } return 0; } 3.高精度乘低精度...auto C = mul(A,b); for(int i = C.size()-1;i>=0;i--) printf("%d",C[i]); return 0; } 4.高精度除低精度...高精度除法除了返回商，还有余数。
将前面两部的结果相加，结果为 10101101.1101; 小心，二进制小数丢失了精度！...所以十进制中一位小数 0.1 ~ 0.9 当中除了 0.5 之外的值在转化成二进制的过程中都丢失了精度。...先来了解下 IEEE-754 标准下的双精度浮点数。...JavaScript 的最大安全数是如何来的 根据双精度浮点数的构成，精度位数是 53 bit。安全数的意思是在 -2^53 ~ 2^53 内的整数(不包括边界)与唯一的双精度浮点数互相对应。...这是因为 Math.pow(2, 53) + 1 已经超过了尾数的精度限制(53 bit)，在这个例子中 Math.pow(2, 53) 和 Math.pow(2, 53) + 1 对应了同一个双精度浮点数
前言在Java中，使用double类型时可能会遇到精度丢失的问题。这是由于double类型是一种浮点数类型，在表示某些小数时可能会存在精度损失。...为了避免这种问题，可以考虑使用BigDecimal类来处理精确的十进制数值运算，因为BigDecimal类可以提供更高的精度和控制。...举个例子当我们使用double类型时可能会遇到精度丢失的问题，让我们来看一个简单的例子：public class DoublePrecisionIssue { public static void...这是因为0.1和0.2在二进制表示中是无限循环小数，而double类型无法精确表示这些值，因此会导致精度丢失。解决方案为了避免这种问题，可以考虑使用BigDecimal类来处理精确的十进制数值运算。...但他越是作为一个双精度的基础的逻辑对象。所以这一点在日常的代码逻辑处理是不可忽视的。精度丢失会造成很严重的结果不一致问题。
一、JavaScript 运算符 1、运算符分类 在 JavaScript 中 , 运算符 又称为 " 操作符 " , 可以实现 赋值 = , 比较 > < , 算术运算 +-*/ 等功能 , 运算符功能主要分为以下几类...: 算术运算符 比较运算符 逻辑运算符 位运算符 赋值运算符 2、算术运算符 JavaScript 算术运算符 用于 执行 算术运算 , 如 : 加 + , 减 - , 乘 * , 除 / , 取余...% , 自增 ++ , 自减 -- 等 ; 取余 运算符 % 最常见的使用场景 , 就是判定 一个数 是否能被 整除 , 如 : 判断 a 是否能被 b 整除 , 直接判断 a % b 是否为 0 即可...精度问题 浮点数 的 最高精度 是 小数点后 17 位小数 , 第 17 位 小数 开始 就会出现误差 ; 浮点数 进行算术运算时 , 其精度 远小于 整数 , 浮点数 会有精度误差 , 因此 在 JavaScript...代码中 , 要避免使用 浮点数 进行运算 ; 下面的 浮点数运算时 , 都是 在 第 17 位小数的位置 出现了误差 ; // 浮点数算术运算 console.log(
double转bigDecimal精度问题 需要用到bigDecimal的字符串构造来转 float的精度 ： 2^23 7位 double的精度： 2^52 16位 十进制 转 二进制 存在精度差 double...12.3 正确的定义方式是使用字符串构造函数： new BigDecimal(“12.35”).setScale(1, BigDecimal.ROUND_HALF_UP) 首先得从计算机本身去讨论这个问题...我们有理由相信，就是在这个过程中，发生了精度的丢失。而至于为什么有些浮点计算会得到准确的结果，应该也是碰巧那个计算的二进制与 十进制之间能够准确转换。...我们可能想都不想就用上了，会有什么问题呢？...等到出了问题的时候，才发现参数是double的构造方法的详细说明中有这么一段： Note: the results of this constructor can be somewhat unpredictable
请看图： //double 转 BigDecimal 精度测试 @Test public void a (){ Double Dou = 5.56;...是因为转化过程默认使用了精度和舍入模式： public BigDecimal(double val, MathContext mc) {}; 舍入模式为：public final static int
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