JS小数计算的问题 为什么0.1+0.2 != 0.3

最新推荐文章于 2023-07-18 10:00:55 发布
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#javascript #开发语言

本文探讨了在计算机中浮点数运算出现精度误差的原因，即二进制表示导致的不精确性，并举例0.1+0.2不等于0.3的现象。解决方法包括使用toFixed()方法来限制小数位数，以及特定的计算策略来避免直接的浮点数相加。
问题

当在计算价格或者其它number类型数据的时候，会发现有意想不到的情况
类似0.1+0.2=0.30000000000000004，而不是0.3

原因

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。
十进制 0.1 转换为二进制为 0.00011001100110011…(循环0011)
十进制 0.2 转换为二进制为 0.0011001100110011…(循环0011)
所以两者相加结果为 0.01001100110011001100110011001100110011001100110011001100
转换成10进制之后得到:0.30000000000000004

解决办法
  • Number(0.1+0.2).toFixed(2)
  • (0.1x10+0.2x10)/10
JavaScript中小数点计算问题
IT菜鸟
06-16 1697
将需要运算的小数扩大10倍、100倍、。将小数扩大到整数，然后进行运行，最后再缩小扩大的倍数。封装数学运算方法，当需要进行数学运算的时候，不直接进行，而调用自己封装的方法来实现数学运算。通过js中Number的内置方法toFixed，强制保留小数点后位数。
13-为什么在JavaScript中0.1 + 0.2不等于0.3？
weixin_46002095的博客
06-03 932
理解这一点，并采用适当的方法来处理浮点数计算，可以帮助我们避免相关的精度问题。首先，我们需要了解计算机是如何表示小数的。而在二进制中，并不是所有的十进制小数都能精确地表示。将这些十进制小数转换为二进制浮点数时，它们只能近似表示。但是，在二进制系统中，0.1表示为一个无限循环的小数，类似于在十进制中1/3表示为0.3333…对于需要高精度计算的场景，可以使用BigDecimal库进行处理，这些库能够精确处理十进制数。这并不是精确的0.3，而是一个非常接近0.3的数值，但在计算机的精度限制下，它们并不相等。
js小数点问题
m0_68275786的博客
11-09 267
js 小数点
js小数点精度问题
weixin_30555125的博客
11-19 321
项目背景是用eharts 渲染数据，其中Y 轴的 刻度尺间隔用 interval,代码中如下： yAxis: [ { type : 'value', position:'left', min:minV, max:maxV, // splitNumber:5, interval:interVal, ...
js中小数的问题
weixin_42663384的博客
05-20 427
1.现象 -明明只有一位小数，但是最后出来很多位 -0.1+0.7=0.799999999999999 -59.999999999999999不小于60 -诸如此类问题 2.原因 -计算机最终执行或识别的符号只有0和1，二进制 -计算机中有一套完善的转换机制，所有内容，不管是文字，字符，任何数据，图片，声音，视频，最终都会被解析成二进制 -计算机对于小数的计算，会产生误差 3.解决 -...
js小数计算的问题，为什么0.1+0.2 != 0.3
weixin_34085658的博客
02-26 1113
简介 因为 JS 采用 IEEE 754 双精度版本（64位），并且只要采用 IEEE 754 的语言都有该问题。 还有学过计算机组成原理这门课的同学应该知道，我们计算机的数据都是由0、1组成的，js的数字最终在计算机也是又0、1组成。我们先说一下小数怎么转换成二进制。 // 0.125 十进制 -> 二进制 0.125 * 2 = 0.25 取0 0.25 * 2 = 0.5 取...
精选资源
为什么JavaScript中0.1 + 0.2 != 0.3
01-21
涉及面试题：为什么 0.1 + 0.2 != 0.3？如何解决这个问题？ 原因，因为 JS 采用 IEEE 754双精度版本（64位），并且只要采用 IEEE 754的语言都有该问题 我们都知道计算机是通过二进制来存储东西的，那么 0.1 在二进制...
解决JavaScript中0.1+0.2不等于0.3问题
10-17
在JavaScript编程语言中，存在一个著名的浮点数计算问题，即`0.1 + 0.2 !== 0.3`。这个问题源自于JavaScript以及大多数现代计算机系统在处理浮点数时采用的二进制浮点数表示法，遵循的是IEEE 754标准。在二进制中，...
前端面试系列-JavaScript-精度问题(0.1+0.2!==0.3、大数相加)
LYFlied的博客
03-25 1577
一、双精度浮点数 二、十进制小数转二进制小数 精度丢失 三、关于0.1+0.2 !== 0.3的问题 四、大数相加 1.S 中整数的安全范围 2.实现大数相加
【前端知识之JS】JS中数字精度丢失的问题：0.1 + 0.2 === 0.3 // false
weixin_44337386的博客
05-23 1258
本系列主要整理前端面试中需要掌握的知识点。本节介绍JS中数字精度丢失的问题。
JS小数运算出现多为小数问题的解决方法
10-22
主要介绍了JS小数运算出现多为小数问题的解决方法,需要的朋友可以参考下
JS中小数点精度丢失的原因及解决方法
m0_72424150的博客
07-18 5801
计算机存储双精度浮点数需要先把十进制数转换为二进制的科学记数法的形式，然后计算机会存储二进制的科学记数法, 因为存储时有位数限制（64位），并且某些十进制的浮点数在转换为二进制数时会出现无限循环，会造成二进制的舍入操作(0舍1入)，当再转换为十进制时就造成了计算误差。
通过JavaScript实现计算器中的小数点重复和多次出现问题
PassionNingG的博客
07-21 1601
通过JavaScript实现计算器中的小数点问题
js小数失精度的解决方法
fuck487的博客
01-18 5263
原文：http://www.jb51.net/article/85465.htm//除法 function accDiv(arg1,arg2){ var t1=0,t2=0,r1,r2; try{t1=arg1.toString().split(".")[1].length}catch(e){} try{t2=arg2.toString().split(".")[1].lengt
解决JS中小数计算精度问题
AI_dkx的博客
06-27 1万+
在JS中为什么会出现 0.1*0.1 不等于 0.01 的问题？遇到了该如何解决？通过了解JS对于数字的存储机制，来解决加法、减法、乘法、除法运算中出现的精度丢失的问题。
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以下是在项目中遇到的问题 购物车结算时，商品价格(33.01)-优惠券价格(5)，本应该是28.01，但是实际的结果是28.009999999999998 之前真没遇到过这种问题，查了很多资料才了解到js 小数相加减是会出现精度丢失的问题 案例 本案例是在浏览器控制台里打印 出现这种问题的原因，查看详细原因(链接) 原因其实就是js number类型运算都需要先将十进制转二进制 但小数点后的位数转二进制会出现无限循环的问题，只能舍0入1，所以会出现小数点丢失问题，感兴趣的可以自己研究，链接在上面。 解决
JS 大坑 之 0.1+0.2 计算精度的问题
a1178013314的博客
11-03 4767
JavaScript的number类型按照ECMA的JavaScript标准，它的Number类型就是IEEE 754的双精度数值，相当于java的double类型。IEEE 754标准《二进制浮点数算法》（www.ieee.org）就是一个对实数进行计算机编码的标准。因此精度问题不止JS这门语言独有。无论是用纸张记录数值，还是用计算机记录数值，都必须用某种编码方案来表达数值。必须理解的是，用编码表
js 小数点精度问题
m0_49578914的博客
01-05 2245
案列： // 加法 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004 0.7 + 0.1 = 0.7999999999999999 0.2 + 0.4 = 0.6000000000000001 // 减法 1.5 - 1.2 = 0.30000000000000004 0.3 - 0.2 = 0.09999999999999998 // 乘法 19.9 * 100 = 1989.9999999999998
js内为什么0.1+0.2不等于0.3
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05-20
### JavaScript 中 0.1 + 0.2 ≠ 0.3 的原因 在 JavaScript 中，`0.1 + 0.2 !== 0.3` 是因为浮点数的二进制表示方式存在固有的精度损失。计算机中的浮点数遵循 IEEE 754 标准[^1]，该标准定义了如何用有限位数存储十进制数值。然而，某些十进制小数无法精确转换为二进制形式，这导致计算过程中出现细微误差。 具体来说，`0.1` 和 `0.2` 在内存中被近似表示为无限循环的小数序列。当这些值相加时，其结果并非恰好等于 `0.3`，而是略微偏离目标值，例如 `0.30000000000000004`[^2]。这种现象源于二进制浮点数系统的本质特性——它无法完全表达所有可能的十进制分数。 为了应对这一问题，开发人员通常采用两种策略之一： #### 方法一：使用容差值进行比较 通过引入一个小范围内的偏差（即所谓的 **epsilon**），可以判定两个浮点数是否足够接近从而视为相等。以下是实现此逻辑的一段代码示例： ```javascript const a = 0.1; const b = 0.2; const sum = a + b; const epsilon = Number.EPSILON * Math.max(Math.abs(a), Math.abs(b)); // 动态调整容忍度 if (Math.abs(sum - 0.3) < epsilon) { console.log(&#39;Approximately Equal&#39;); } else { console.log(&#39;Not Approximately Equal&#39;); } ``` 这种方法利用了一个动态计算出来的最小可分辨差异作为阈值[^1]。 #### 方法二：四舍五入处理 另一种解决方案是对最终的结果应用数学上的取整操作，强制消除多余的尾部数字。下面展示了一种简单的做法： ```javascript function addWithRounding(x, y) { return parseFloat((x + y).toFixed(10)); } console.log(addWithRounding(0.1, 0.2)); // 输出应显示为 "0.3" ``` 这里调用了 `.toFixed()` 函数指定保留的有效位数，并借助 `parseFloat()` 将字符串重新解析回数字类型[^2]。 总结而言，JavaScript 遵循通用编程语言对于浮点运算的规定，因此也继承了类似的局限性。理解并妥善管理这类情况有助于编写更加健壮的应用程序。
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