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。


当前回答

我在MOD3中遇到了一个严重的舍入错误问题。有时当我应该得到0时,我会得到.000…01。这很容易处理,只需测试<=0.01即可。但有时我会得到2.99999999999998。哎哟!

BigNumbers解决了这个问题,但引入了另一个有点讽刺的问题。当试图将8.5加载到BigNumbers时,我被告知它真的是8.4999…并且有超过15个有效数字。这意味着BigNumbers无法接受它(我认为我提到这个问题有点讽刺)。

讽刺问题的简单解决方案:

x = Math.round(x*100);
// I only need 2 decimal places, if i needed 3 I would use 1,000, etc.
x = x / 100;
xB = new BigNumber(x);

其他回答

不优雅,但能完成任务(删除尾随零)

var num = 0.1*0.2;
alert(parseFloat(num.toFixed(10))); // shows 0.02

Use

var x = 0.1*0.2;
 x =Math.round(x*Math.pow(10,2))/Math.pow(10,2);

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)。

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)

我找不到使用内置的Number.EPSILON来解决这类问题的解决方案,因此我的解决方案如下:

function round(value, precision) {
  const power = Math.pow(10, precision)
  return Math.round((value*power)+(Number.EPSILON*power)) / power
}

这使用1和大于1的最小浮点数之间的已知最小差值来修正EPSILON舍入误差,结果仅比舍入阈值低一个EPSILON。

64位浮点的最大精度为15,32位浮点的最高精度为6。您的javascript可能是64位。