考虑以下代码:
0.1 + 0.2 == 0.3 -> false
0.1 + 0.2 -> 0.30000000000000004
为什么会出现这些错误?
考虑以下代码:
0.1 + 0.2 == 0.3 -> false
0.1 + 0.2 -> 0.30000000000000004
为什么会出现这些错误?
当前回答
这些奇怪的数字之所以出现,是因为计算机使用二进制(以2为基数)数字系统进行计算,而我们使用十进制(以10为基数)。
大多数分数不能用二进制或十进制或两者精确表示。结果-四舍五入(但精确)的数字结果。
其他回答
浮点数的陷阱是它们看起来像十进制,但它们是二进制的。
2的唯一素因子是2,而10的素因子为2和5。这样做的结果是,每一个可以完全写成二进制分数的数字也可以完全写成十进制分数,但只有一部分可以写成十进制分数的数字可以写成二进制分数。
浮点数本质上是一个有效位数有限的二进制分数。如果你超过这些有效数字,那么结果将被四舍五入。
当您在代码中键入文字或调用函数将浮点数解析为字符串时,它需要一个十进制数,并将该十进制数的二进制近似值存储在变量中。
当您打印浮点数或调用函数将浮点数转换为字符串时,它将打印浮点数的十进制近似值。可以将二进制数字精确地转换为十进制,但在转换为字符串*时,我所知道的任何语言都不会默认这样做。一些语言使用固定数量的有效数字,其他语言使用最短的字符串,该字符串将“往返”返回到相同的浮点值。
*Python在将浮点数转换为“decimal.decimal”时确实会进行精确的转换。这是我所知道的获得浮点数的精确十进制等效值的最简单方法。
鉴于没有人提到这一点。。。
一些高级语言(如Python和Java)提供了克服二进制浮点限制的工具。例如:
Python的十进制模块和Java的BigDecimal类,它们在内部使用十进制表示法(与二进制表示法相反)表示数字。两者都有有限的精度,因此它们仍然容易出错,但它们解决了二进制浮点运算中最常见的问题。小数在处理金钱时很好:10美分加20美分总是正好是30美分:>>> 0.1 + 0.2 == 0.3错误>>>十进制('0.1')+十进制('0.2')==十进制('0.3')真的Python的十进制模块基于IEEE标准854-1987。Python的分数模块和Apache Common的BigFraction类。两者都将有理数表示为(分子、分母)对,它们可能给出比十进制浮点运算更精确的结果。
这两种解决方案都不是完美的(特别是如果我们考虑性能,或者如果我们需要非常高的精度),但它们仍然解决了二进制浮点运算的大量问题。
我的解决方法:
function add(a, b, precision) {
var x = Math.pow(10, precision || 2);
return (Math.round(a * x) + Math.round(b * x)) / x;
}
精度是指在加法过程中要保留小数点后的位数。
由于这篇文章对当前的浮点实现进行了一般性的讨论,我想补充一下,有一些项目正在解决它们的问题。
看看https://posithub.org/例如,它展示了一种称为posit(及其前身unum)的数字类型,它承诺以更少的比特提供更好的精度。如果我的理解是正确的,它也解决了问题中的问题。非常有趣的项目,背后的人是数学家约翰·古斯塔夫森博士。整个过程都是开源的,用C/C++、Python、Julia和C#实现了许多实际的实现(https://hastlayer.com/arithmetics).
浮点舍入错误。从每个计算机科学家应该知道的浮点运算:
将无限多的实数压缩成有限位数需要近似表示。虽然有无限多的整数,但在大多数程序中,整数计算的结果可以存储在32位中。相反,给定任何固定位数,大多数使用实数的计算将产生无法使用那么多位数精确表示的量。因此,浮点计算的结果必须经常舍入,以适应其有限表示。这种舍入误差是浮点计算的特征。