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

我可以补充一下吗;人们总是认为这是一个计算机问题,但如果你用手(以10为基数)计算,你就不能得到(1/3+1/3=2/3)=真,除非你有无穷大可以将0.333…加到0.333……就像(1/10+2/10)一样==基数2的3/10问题,您将其截断为0.333+0.333=0.666,并可能将其舍入为0.667,这在技术上也是不准确的。

用三进制数,三分之三不是问题——也许有人会问为什么你的十进制数学被打破了。。。

其他回答

你试过胶带解决方案了吗?

尝试确定错误发生的时间,并用简短的if语句修复它们,这并不漂亮,但对于某些问题,这是唯一的解决方案,这就是其中之一。

 if( (n * 0.1) < 100.0 ) { return n * 0.1 - 0.000000000000001 ;}
                    else { return n * 0.1 + 0.000000000000001 ;}    

我在c#的一个科学模拟项目中也遇到过同样的问题,我可以告诉你,如果你忽视蝴蝶效应,它会变成一条大胖龙,咬你一口**

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。

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。

已经发布了很多好的答案,但我想再补充一个。

并非所有数字都可以通过浮点数/双精度表示例如,在IEEE754浮点标准中,数字“0.2”将以单精度表示为“0.200000003”。

用于在引擎盖下存储实数的模型将浮点数表示为

即使您可以轻松键入0.2,FLT_RADIX和DBL_RADIX都是2;对于使用“IEEE二进制浮点运算标准(ISO/IEC Std 754-1985)”的带有FPU的计算机,不是10。

所以准确地表示这些数字有点困难。即使在没有任何中间计算的情况下显式指定此变量。

我可以补充一下吗;人们总是认为这是一个计算机问题,但如果你用手(以10为基数)计算,你就不能得到(1/3+1/3=2/3)=真,除非你有无穷大可以将0.333…加到0.333……就像(1/10+2/10)一样==基数2的3/10问题,您将其截断为0.333+0.333=0.666,并可能将其舍入为0.667,这在技术上也是不准确的。

用三进制数,三分之三不是问题——也许有人会问为什么你的十进制数学被打破了。。。