js 浮点数相加 保留一个小数

最新推荐文章于 2023-12-26 15:50:49 发布
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本文探讨了如何使用JavaScript进行数值表达式的计算，并通过.toFixed()方法调整小数位数，展示了解析数学表达式的基本步骤及应用实例。

 

Number(payment)+Number(express_cost) ------------10.22222222222222222

(Number(payment)+Number(express_cost)).toFixed(1)------------10.2

js计算浮点数出现小数；解决js计算小数问题；js数组相加出现小数；
i_am_a_div的博客
12-17 3496
解决js计算小数出现的精确度问题，js计算浮点数出现多位小数
js小数运算出现多位小数如何解决
10-23
具体来说，当两个小数进行运算时，结果往往不是精确值，而是由于浮点数精度问题或者二进制转换所导致的一个近似值。这在精度要求比较高的计算场景中可能会导致问题。 举例来说，0.1加上0.2理应等于0.3，但是在...
在js中对数字进行加减，保留小数
刘不怂的博客
07-04 4075
1.两个数字相加 function accAdd(arg1, arg2) { var r1, r2, m, c; try { r1 = arg1.toString().split(".")[1].length; } catch (e) { r1 = 0; } try { r2 = arg2.toString().split(".")[1].length; } catch (e) { r2 = 0; } c = Math.abs(r1 - r2); m = Math.pow(
js保留两位小数方法总结
lelara的博客
10-10 928
js保留两位小数方法总结 　　最近在做结算系统，经常需要用到金额保留两位小数，刚开始我一直用的是Angular中的过滤器number |2，但是，这无法满足我的需求。问题是，当用户离开文本框时，我需要将用户输入的内容转换成保留两位小数的格式，我想了好久，没有想出来，然后我试了toFined()方法，这个方法也不可行，因为它将数据转换成了字符串，传给后台是错的。然后，我就找了其他方法。现在刚好有空...
js保留小数点后一位数字（不四舍五入）
蓝胖子的博客
12-26 3165
js保留小数点后一位数字（不四舍五入）
JS中浮点数相加问题
橙煦媛的博客
03-10 1万+
采用IEEE 754 Floating-point的浮点数编码方式来表示浮点数 按IEEE 754格式保存的浮点数精度相当于带有15、16或17位小数位数的十进制小数，由于存在二进制和十进制的转换问题，具体的位数会发生变化。要获得最高的转换精度，必须指定17位的小数——此时可以相信前15位的精度 运算原则 ■ 大多数Web页面不需要小数 避免使用小数，尽量设法使用整数。确保数组的索引都是整数。
js浮点数运算保留两位小数点
知行合一
06-20 1万+
js浮点数运算保留两位小数点window.onload = function() { a = 16601.56; b = 11482.00; function sum(a, b) { //.toFixed(4) 两位小数点 return parseFloat(a - b).toFixed(2);
js 浮点数加法运算
04-16
javascript浮点数加法运算精确计算方法,能够有效避免无限循环小数的产生
解决JS浮点数(小数)计算加减乘除的BUG
01-04
总的来说，理解JavaScript浮点数计算的底层原理以及其可能导致的误差是至关重要的。通过采用适当的策略，如四舍五入、使用高精度库或调整比较方式，可以有效地解决这类问题，确保计算结果的准确性。在实际开发中，...
JS格式化数字金额用逗号隔开保留两位小数
10-26
在JavaScript中，格式化数字金额以用逗号隔开保留两位小数是一个常见需求，尤其是在涉及到财务数据的展示时。这样的格式化不仅可以让金额显示更加清晰，也有助于用户阅读和理解。 首先，要实现数字金额的格式化，...
JavaScript中浮点数的保留小数位数的问题
weixin_30329623的博客
03-04 279
方法一 简介：如题！ 繁琐版。。。 代码如下： var significantFigure= function(value,figure){ var arr=(value+'').split('.');//将拿到的值转换成字符串 然后用小数点进行切割 arr[0]=parseFloat(arr[0]);//将切割后的...
JavaScript中如何保留一位小数
热门推荐
HuangZeJunXXX的博客
10-15 2万+
1、通过toFixed方法进行保留小数 2、通过字符串截取，不过无法四舍五入 代码示例： var val=1.004566644858; alert(val.toFixed(1));
浮点数精确加减法，保留精度
阳水平的博客
10-08 1333
在用php做渐渐发的时候一定要注意，浮点数直接相加减会造成精度丢失，这时候需要使用精度函数： bcadd — 2个任意精度数字的加法计算 bccomp — 比较两个任意精度的数字 bcdiv — 2个任意精度的数字除法计算 bcmod — 对一个任意精度数字取模 bcmul — 2个任意精度数字乘法计算 bcpow — 任意精度数字的乘方 bcpowmod — Raise an arbitrary...
浮点数保留小数点位数的做法之一： Math.round(_value * n) / n；
万事俱备，就差一个程序员了
02-22 1619
例如: 保留小数点后1位，则 n = 10 * n= 1 / 0.1 保留小数点后2位，则 n = 100 * n= 1 / 0.01 保留小数点后3位，则 n = 1000 * n= 1 / 0.001 至于为什么是先乘后除，可以参考如下文章： http://www.cnblogs.com/JeffreyZhao/archive/2009/11/24/precision-of-float-point-calculation.html 基于乘法不会...
js中小数相加小数点后面多出很多位
leedaning的专栏
11-13 2万+
今天在页面上用到了js进行小数相加119.01+0.01，结果大家都知道应该是：119.02的，然而结果是119..0200000…. ，莫名其妙的，还以为是我写的程序有问题，后来查了下才知道这是javascript浮点运算的一个bug. 解决办法： 使用toFixed(2)函数把结果保留小数点后两位！Author:leedaning 本文地址：http://blog.youkuaiyun.com/lee
JS两个小数相加，精度不对问题
裴伟建的博客
03-19 1万+
扩大小数点位数最多的倍数 var num1 = 1.528;num2 = 1.2; var r1, r2, m; try { r1 = num1.toString().split('.')[1].length; } catch (e) { r1 = 0; } ...
JS中浮点数相加判断问题
why12345678901的博客
12-09 562
JS中浮点数相加会出现结果不精确的情况，在chrome控制台输入0.1+0.2得到的结果如下： 为了解决判断0.1+0.2===0.3结果为false，可以用0.1+0.2-0.3<Number.EPSILON代替 ...
浮点数相加精度问题算法题
最新发布
03-19
<think>嗯，用户想了解解决浮点数相加精度问题的算法。首先，我需要回顾一下浮点数在计算机中的表示方式，因为这是精度问题的根源。根据IEEE 754标准，浮点数由符号位、指数部分和尾数部分组成，这种表示方法可能导致某些小数无法精确表示，例如0.1在二进制中是无限循环的，所以存储时会截断，造成精度丢失。比如0.1 + 0.2在JavaScript中会得到0.30000000000000004，而不是0.3，这就是典型的精度问题。 接下来，用户需要的是解决方案的算法。常见的解决方法有哪些呢？我记得有几种方法，比如使用整数运算代替浮点数运算，或者采用高精度数学库，比如Java的BigDecimal、Python的Decimal模块。还有，前端常用的方法是将小数转换为整数进行计算，然后再转换回去，这样可以避免直接处理浮点数时的精度问题。例如，将0.1和0.2都乘以10，变成1和2，相加得到3，再除以10得到0.3，这样就没有精度问题了。不过，这种方法需要处理小数的位数，确定乘以10的多少次方，这可能涉及到动态计算小数点的位置。 另外，还有Kahan求和算法，这是一种通过补偿误差来减少累积误差的方法。算法在每次加法时记录丢失的低位精度，然后在后续步骤中补偿这部分误差。这种方法对于处理大量连续加法的情况特别有效，可以显著减少累积误差。例如，当加数之间的数量级相差很大时，大数可能会“吃掉”小数，导致小数部分被忽略，而Kahan算法通过补偿项来减少这种影响。 然后，用户可能还需要了解一些特定编程语言的实现，比如JavaScript中的解决方案。例如，使用第三方库如decimal.js或big.js来处理高精度计算，这些库内部可能实现了上述的算法，或者使用字符串来处理数字以避免二进制表示的问题。此外，前端开发中常用的方法是将浮点数转换为字符串，分割整数和小数部分，分别进行计算，最后合并结果，这样可以避免直接进行浮点运算。 不过，用户特别提到了算法层面的解决方案，所以可能需要更详细的解释。例如，Kahan求和算法的具体步骤是怎样的？补偿项是如何工作的？还有，如何动态调整小数点的位置来转换为整数运算？这些都是需要详细说明的部分。 另外，还要注意不同方法的适用场景。例如，整数运算转换适用于小数位数固定的情况，而Kahan算法适用于需要高精度累加的情况。同时，高精度库虽然方便，但可能会有性能上的开销，需要权衡利弊。 最后，可能需要总结这些方法的优缺点，帮助用户根据实际需求选择合适的解决方案。比如，如果处理的是财务计算，精确到分，那么转换为整数分来计算可能是最直接有效的方法。而对于科学计算中的大量浮点累加，Kahan算法可能更合适。</think>### 浮点数相加精度问题的解决方案与算法 #### 1. **问题根源分析** 浮点数精度问题源于二进制无法精确表示某些十进制小数，例如$0.1$在二进制中为无限循环小数，存储时会被截断[^2]。两数相加时，若阶码（指数部分）差异较大，可能触发“大数吃小数”现象，导致低位精度丢失。 #### 2. **核心解决方案与算法** ##### **方案1：整数化运算** - **算法逻辑** 将浮点数转换为整数进行运算，最后恢复小数位数。 例如：$0.1 + 0.2$转换为$(1 + 2)/10 = 0.3$ **步骤**： 1. 确定两数的小数位数最大值$n$ 2. 所有数乘以$10^n$转换为整数 3. 整数相加后除以$10^n$还原结果 - **代码示例（JavaScript）** ```javascript function add(a, b) { const n = Math.max( (a.toString().split('.')[1] || '').length, (b.toString().split('.')[1] || '').length ); const factor = 10 ** n; return (a * factor + b * factor) / factor; } console.log(add(0.1, 0.2)); // 输出0.3 ``` ##### **方案2：Kahan求和算法** - **算法逻辑** 通过补偿误差减少累积误差，适合连续加法场景。 **公式**： $$sum = a + b - c$$ $$c = (sum - a) - b$$ 其中$c$为补偿项，记录丢失的精度。 - **代码示例（Python）** ```python def kahan_sum(numbers): total = 0.0 c = 0.0 for num in numbers: y = num - c t = total + y c = (t - total) - y total = t return total print(kahan_sum([0.1, 0.2])) # 输出0.3 ``` ##### **方案3：高精度数学库** - **底层实现** 使用字符串或数组存储数字，模拟手工计算过程（如Java的`BigDecimal`、Python的`decimal`模块）[^1]。 - **示例（Python Decimal）** ```python from decimal import Decimal print(Decimal('0.1') + Decimal('0.2')) # 输出0.3 ``` #### 3. **方案对比** | 方法 | 适用场景 | 优点 | 缺点 | |----------------|----------------------------|------------------------|------------------------| | 整数化运算 | 小数位数固定（如金额分计算） | 实现简单，性能高 | 动态位数处理复杂 | | Kahan算法 | 科学计算中的连续累加 | 减少累积误差 | 单次运算仍可能丢失精度 | | 高精度库 | 财务、高精度要求场景 | 精度完全可控 | 内存和计算开销较大 | #### 4. **扩展应用** - **前端解决方案**：使用`decimal.js`库或自定义字符串分割运算[^4][^5]。 - **语言支持**： - JavaScript：`BigNumber.js` - Go：`math/big.Float` - PHP：`bcadd`函数。
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