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js float运算精度问题

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。...被减数 | num2减数 */ function numSub(num1, num2) { var baseNum, baseNum1, baseNum2; var precision;// 精度...", "")) / 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。

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PHP float 精度

21) "123456789.11000999808" var_dump($a === $b); // bool(false) - 说明 $a 还是携带着 float精度 var_dump($b...dump((int) round($n * 100)); // 1999 分析 看文档: gettype | php.net Float 浮点型 | php.net 浮点型(也叫浮点数 float,双精度数...如果确实需要更高的精度,应该使用任意精度数学函数或者 gmp 函数。 实例 1:说明在 PHP 中 float 与 dobule 是一回事。在 C 级别,所有内容都存储为 double。...实例 2、3:float 的比较结果是 _视情况而定_,永远不要相信浮点数结果精确到了最后一位。 实例 4:出现这个问题是因为浮点数计算涉及精度,当浮点数转为二进制时有可能会造成精度丢失。..., 40) === 0.1); // bool(true) References PHP 浮点型与整型比较的小坑 | codecasts php 浮点数比较方法 | csdn PHP 浮点数的一个常见问题的解答

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    float类型加法精度损失问题(C++)

    问题 unsigned int a = 406682816; a = a+1.0f; 奇怪的就是:a依然是406682816,并没有加一。网上查了一些资料,这里分享一下原因。...分析与验证 测试代码 int a=406682816; int c=a+1.0f; int mask = 1; // 浮点类型的a float fa = a;...// 浮点类型的a+1.0f float fc = a+1.0f; cout << a << endl; cout << c << endl; cout <<...类型的内存分布在IEEE 754标准里有规定:对于大小为32-bit的浮点数(32-bit为单精度,64-bit浮点数为双精度,80-bit为扩展精度浮点数) 其第31 bit为符号位,为0则表示正数,...这里也从侧面提醒我们,在做要求精度的计算时,避免使用float类型是上佳之策,否则,即是我们明白float类型的计算原理依然会踩坑..

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    java float double精度为什么会丢失?浅谈java的浮点数精度问题

    由于对float或double 的使用不当,可能会出现精度丢失的问题问题大概情况可以通过如下代码理解: ?...IEEE 754 定义了32 位和 64 位双精度两种浮点二进制小数标准。 IEEE 754 用科学记数法以底数为 2 的小数来表示浮点数。...对于64 位双精度浮点数,用 1 位表示数字的符号,用 11 位表示指数,52 位表示尾数。如下两个图来表示: float(32位): ? double(64位): ?...也就是说 20014999 虽然是在float的表示范围之内,但 在 IEEE 754 的 float 表示法精度长度没有办法表示出 20014999 ,而只能通过四舍五入得到一个近似值。...总结: 浮点运算很少是精确的,只要是超过精度能表示的范围就会产生误差。往往产生误差不是 因为数的大小,而是因为数的精度。因此,产生的结果接近但不等于想要的结果。

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    java float double精度为什么会丢失?浅谈java的浮点数精度问题

    由于对float或double 的使用不当,可能会出现精度丢失的问题问题大概情况可以通过如下代码理解: ?...IEEE 754 定义了32 位和 64 位双精度两种浮点二进制小数标准。 IEEE 754 用科学记数法以底数为 2 的小数来表示浮点数。...对于64 位双精度浮点数,用 1 位表示数字的符号,用 11 位表示指数,52 位表示尾数。如下两个图来表示: float(32位): ? double(64位): ?...也就是说 20014999 虽然是在float的表示范围之内,但 在 IEEE 754 的 float 表示法精度长度没有办法表示出 20014999 ,而只能通过四舍五入得到一个近似值。...总结: 浮点运算很少是精确的,只要是超过精度能表示的范围就会产生误差。往往产生误差不是 因为数的大小,而是因为数的精度。因此,产生的结果接近但不等于想要的结果。

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    java float double精度为什么会丢失?浅谈java的浮点数精度问题

    由于对float或double 的使用不当,可能会出现精度丢失的问题问题大概情况可以通过如下代码理解: ?...IEEE 754 定义了32 位和 64 位双精度两种浮点二进制小数标准。 IEEE 754 用科学记数法以底数为 2 的小数来表示浮点数。...对于64 位双精度浮点数,用 1 位表示数字的符号,用 11 位表示指数,52 位表示尾数。如下两个图来表示: float(32位): ? double(64位): ?...也就是说 20014999 虽然是在float的表示范围之内,但 在 IEEE 754 的 float 表示法精度长度没有办法表示出 20014999 ,而只能通过四舍五入得到一个近似值。...总结: 浮点运算很少是精确的,只要是超过精度能表示的范围就会产生误差。往往产生误差不是 因为数的大小,而是因为数的精度。因此,产生的结果接近但不等于想要的结果。

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    一篇文章讲明白double、float丢失精度问题

    问题 计算机是通过二进制计算的,如果我们在二进制的视角来看待上面问题,就很容易发现问题了。 例如:把「0.1」转成二进制的表示,然后还原成十进制,就能看出问题。...float精度为7~8位有效数字,7位肯定能保证,8位的值也存在。...1.1+0.1 = 1.2000000000000002 5.解决方案 针对浮点数丢失精度问题,我们可以通过BigDecimal来解决 new BigDecimal(double val) 该方法是不可预测的...不会的,原因在于,0.1无法用有限长度的二进制数表示,无法精确地表示为双精度数,最后的结果会是0.100000xxx。...总结:将double转为BigDecimal的时候,需要先把double转换为字符串,然后再作为BigDecimal(String val)构造函数的参数,这样才能避免出现精度问题

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    python中的float类型计算精度不高的问题(已解决)

    在洛谷P2181 对角线 问题中,按照高中所学的组合数可推答案为Cn4(该题题解中有详细过程,这里不多赘述),问题在本文中并不重要。...,答案是没有问题的,但是此题正好碰到了它的最高精度,会发现结果相差不多,导致我没有全ac,于是我开始探寻原因 其实我最开始没有主要float类型,直到一个dl告诉我把他改为这样就好 代码如下 m = int...(input()) n = m*(m-1)//2*(m-2)//3*(m-3)//4 print(n) 此时,我才想起来python内部将“/”默认为float除法,根据计算机给予的float类型的精度本身就是小于...c++中的unsigned long long类型 查阅为2的53次方,自然不满足题意,float就会取一个近似值(这不糊弄人吗?...[doge]) 上边代码应该时最简单的改法了,但是其实还有一种改法 就是提高精度(利用python中的decimal模块)即可。

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    掌握Python数值精度float和Decimal的使用与对比

    本文将对比Python中常用的float类型和Decimal模块,讨论它们在精度、性能和适用性方面的不同,并提供选择它们的实际建议。...float类型的准确性问题 在Python中,float类型基于IEEE 754标准,并使用64位来表示浮点数。然而,由于float在内部使用二进制表示法,它无法精确表示一些十进制小数。...这种内在的限制导致了著名的“浮点数陷阱”,如下面的例子所示: print(0.1 + 0.2 == 0.3) # 输出False 这个例子中,人们可能期望表达式结果为True,但由于浮点数的精度问题...float和Decimal的性能考量 尽管Decimal能提供更高的精度,但这也意味着牺牲了性能。由于float是使用硬件级支持的二进制浮点数实现的,它在执行数学运算时比Decimal模块要快得多。...何时使用float,何时使用Decimal 总结起来,如果你不需要非常高的数值精度,并且需要快速执行数学运算,使用float是有意义的。

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    Java面试官:double精度真的比float低吗?

    东丰:“当然用float啊,精确度比double高嘛。” 老刘:“东丰,你确定double精度float低吗?”...在金融计算中,必须要使用BigDecimal,double和float都不适合。因为单单一个精度问题就能把人整晕了。”...double和float提供了快速的运算,然而问题在于转换为二进制的时候,有些数字不能完全转换,只能无限接近于原本的值,这就导致了你看到的不正确的结果。’”...我于是就对使用浮点数和小数中的问题进行了深入地研究。” “BigDecimal可以表示任意精度的小数,并对它们进行计算。...那我们来看下一个问题。你应该知道2 / 0的时候程序会报java.lang.ArithmeticException的错误,那么你知道2.0 / 0的结果吗?” 东丰:“刘经理,您这个问题难不倒我。

    1.3K30

    Python中float类型、float32类型和float64类型的表示精度,所需内存及其之间的转换

    参考链接: Python float() 1. 表示精度和所需内存  float类型和float64类型是一样的,都需要64个bits,而float32需要32个bits。...精度方面,float类型和float64类型在十进制中可以有16位,而float32类型在十进制中有8位,如下:  >>> x = np.float64(1/3) >>> x 0.3333333333333333...‘float’转’float64’          x        x     x原本是’float’类型的  x = np.float64(x) 经过上面的         x        x...    x就变成了’float64’类型  2.’float64’转‘float’          y        y     y原本是’float64’类型的  y = np.float(y) 经过上面的...‘float64’与‘float32’之间的转换  >>> x = np.float64(1/3) >>> x 0.3333333333333333 >>> y = np.float32(x) >>>

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    C语言中有关double、float类型转换成int型,及取整,丢失精度问题

    sum2 = sum2+ (int)(rea[i]*100)%100/100.0; //小数部分 也是很有想法,虽然复杂了点,但计算之后确实应该是取小数部分,看起来没有问题。...问题出在什么地方呢?我们先看下下面这行代码运行结果: printf("%d\n",(int)(8.95*100)); ? 8.95*100 结果居然不是895 ?...我们知道计算机里面数值都是用2进制表示的,会存在有些数值无法准确表示的问题。就像10进制,不管保留多少位小数都不能精确的表示1/3一样。...再看一个例子: #include int main() { float a; scanf("%f", &a); printf("%f\n",a); return 0;...因为float只有4个字节表示,精度更低。我们在数值处理的时候,步骤要尽可能简单,越是复杂,问题越多;尽量使用double类型,少用float;对于精度有特殊要求的要注意想其他办法解决。

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