我有以下虚拟测试脚本:
函数测试(){变量x=0.1*0.2;document.write(x);}测试();
这将打印结果0.020000000000000004,而它应该只打印0.02(如果您使用计算器)。据我所知,这是由于浮点乘法精度的错误。
有没有人有一个好的解决方案,在这种情况下,我得到了正确的结果0.02?我知道还有一些函数,比如toFixed或舍入,这是另一种可能,但我真的希望在不进行任何切割和舍入的情况下打印整个数字。我只是想知道你们中的一个人是否有一些好的、优雅的解决方案。
当然,否则我会舍入到10位数左右。
浮点值编程缺乏精度
在不同的编程语言中,浮点值编程缺乏精度是一个已知的问题。Javascript是使用浮点值进行数学运算时遇到问题的一种。这种问题主要是由于这些编程语言实现的浮点数的内存二进制表示。
让我们希望编程语言、编译器、硬件开发人员和工程师能够一次性解决这些问题,至少解决1024个浮点数字。。。也许这将足以让99.999%的其他开发人员在下一个世纪的编程中感到安心。。。
一种可能的解决方案:转换为整数,计算,然后返回
一种可能的解决方案是将浮点数转换为整数,执行计算,然后将结果转换回浮点数。这似乎在大多数时候都有效。原则上:
函数测试(){变量x=0.1*0.2;//原始方法变量y=((0.1*10)*(0.2*10))/100;//可行的解决方案document.write(x+'<br>'+y);}测试();
当然,在需要的情况下,可以相应地调整功能,例如:
函数测试(){变量x=0.12*0.23;//原始方法变量y=((0.12*100)*(0.23*100))/10000;//可行的解决方案document.write(x+'<br>'+y);}测试();
它也可以是自动化的:
函数myToInt(v){设i=1;设r;而(r%1!=0){i=i*10;r=v*i;}返回[r,i];}函数测试(){设x=0.11111111;设y=0.22222222;设a=x*y;//原始方法[x,i]=myToInt(x);[y,j]=myToInt(y);设d=i*j;设b=x*y/d;//另一种可行的解决方案console.log(a+'\n'+b)document.write(a+'<br>'+b);}测试();
考虑到这一点,我们可以这样做:
函数myToInt(v){设i=1;设r;而(r%1!=0){i=i*10;r=v*i;}返回[r,i];}函数测试(){设x=14898设y=10.8设z=100设a=x*y/z;//原始方法[y,i]=myToInt(y);设b=(x*y)/(z*i);//另一种可行的解决方案console.log(a+'\n'+b)document.write(a+'<br>'+b);}测试();
首先将两个数字都设为整数,执行表达式,然后对结果进行除法运算,以返回小数点:
function evalMathematicalExpression(a, b, op) {
const smallest = String(a < b ? a : b);
const factor = smallest.length - smallest.indexOf('.');
for (let i = 0; i < factor; i++) {
b *= 10;
a *= 10;
}
a = Math.round(a);
b = Math.round(b);
const m = 10 ** factor;
switch (op) {
case '+':
return (a + b) / m;
case '-':
return (a - b) / m;
case '*':
return (a * b) / (m ** 2);
case '/':
return a / b;
}
throw `Unknown operator ${op}`;
}
几个操作的结果(排除的数字是eval的结果):
0.1 + 0.002 = 0.102 (0.10200000000000001)
53 + 1000 = 1053 (1053)
0.1 - 0.3 = -0.2 (-0.19999999999999998)
53 - -1000 = 1053 (1053)
0.3 * 0.0003 = 0.00009 (0.00008999999999999999)
100 * 25 = 2500 (2500)
0.9 / 0.03 = 30 (30.000000000000004)
100 / 50 = 2 (2)
从我的角度来看,这里的想法是将fp数舍入,以便获得一个漂亮/简短的默认字符串表示。
53位有效位精度提供15到17位有效小数位数精度(2−53≈1.11×10−16)。如果具有最多15个有效数字的十进制字符串被转换为IEEE 754双精度表示,然后转换回具有相同位数的十进制字符串,最终结果应与原始字符串匹配。如果IEEE 754双精度数字被转换为具有至少17个有效数字的十进制字符串,然后转换回双精度表示,最终结果必须与原始数字匹配。...由于分数(F)有效位的52位出现在内存格式中,因此总精度为53位(约16位小数,53 log10(2)≈15.955)。。。维基百科
(0.1).toPrecision(100) ->
0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625000000000000000000000000000000000000000000000
(0.1+0.2).toPrecision(100) ->
0.3000000000000000444089209850062616169452667236328125000000000000000000000000000000000000000000000000
然后,据我所知,我们可以将值四舍五入到15位,以保持良好的字符串表示。
10**Math.floor(53 * Math.log10(2)) // 1e15
eg.
Math.round((0.2+0.1) * 1e15 ) / 1e15
0.3
(Math.round((0.2+0.1) * 1e15 ) / 1e15).toPrecision(100)
0.2999999999999999888977697537484345957636833190917968750000000000000000000000000000000000000000000000
功能如下:
function roundNumberToHaveANiceDefaultStringRepresentation(num) {
const integerDigits = Math.floor(Math.log10(Math.abs(num))+1);
const mult = 10**(15-integerDigits); // also consider integer digits
return Math.round(num * mult) / mult;
}
你只需要决定你实际想要多少个小数位数-不能既吃蛋糕又吃蛋糕:-)
随着每一次进一步的操作,数值误差都会累积,如果你不及早切断它,它只会增长。数值库显示的结果看起来很干净,只需在每一步中删除最后2位数字,数值协处理器也有“正常”和“完整”长度,原因相同。对于一个处理器来说,截断是便宜的,但对于脚本(乘法、除法和使用pov(…))来说非常昂贵。好的数学库将提供floor(x,n)来为您进行截断。
因此,至少您应该使用pov(10,n)使全局var/常量-这意味着您决定了所需的精度:-)然后执行:
Math.floor(x*PREC_LIM)/PREC_LIM // floor - you are cutting off, not rounding
你也可以继续做数学运算,只在最后截止——假设你只显示结果而不做if-s。如果你能做到这一点,那么.toFixed(…)可能会更有效率。
如果您正在进行If-s/比较,并且不想截断,那么还需要一个小常数,通常称为eps,它比最大预期误差高一个小数位。假设你的截止值是最后两位小数,那么你的eps在倒数第三位(第三位最不重要)有1,你可以用它来比较结果是否在预期的eps范围内(0.02-eps<0.1*0.2<0.02+eps)。