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

存储在计算机中的浮点数由两部分组成,一部分是整数,另一部分是基数乘以整数部分的指数。

如果计算机在基数为10的情况下工作,则0.1将是1 x 10⁻¹,0.2将是2 x 10⁻¹,0.3将是3 x 10⁻¹. 整数运算简单而准确,所以加上0.1+0.2显然会得到0.3。

计算机通常不以10为基数工作,而是以2为基数工作。对于某些值,仍然可以得到精确的结果,例如0.5是1 x 2⁻¹和0.25是1 x 2⁻²,将它们相加,结果为3 x 2⁻²或0.75。确切地

问题是数字可以精确地以10为基数表示,但不能以2为基数。这些数字需要四舍五入到最接近的相等值。假设非常常见的IEEE 64位浮点格式,最接近0.1的数字是3602879701896397 x 2⁻⁵⁵, 最接近0.2的数字是7205759403792794 x 2⁻⁵⁵; 将它们相加,得到10808639105689191 x 2⁻⁵⁵, 或精确的十进制值0.30000000000000000444089209850062616169452667236328125。浮点数通常四舍五入以显示。

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。

它被打破的方式与你在小学学习并每天使用的十进制(以10为基础)表示法完全相同,只是以2为基础。

要理解,请考虑将1/3表示为十进制值。这是不可能做到的!世界将在你写完小数点后的3之前结束,所以我们写了一些地方,认为它足够准确。

以同样的方式,1/10(十进制0.1)不能以2为基数(二进制)精确地表示为“十进制”值;小数点后的重复模式将永远持续下去。该值不精确,因此无法使用常规浮点方法对其进行精确计算。与基数10一样,还有其他值也显示了这个问题。

除了其他正确答案之外,您可能还需要考虑缩放值以避免浮点运算的问题。

例如:

var result = 1.0 + 2.0;     // result === 3.0 returns true

…而不是:

var result = 0.1 + 0.2;     // result === 0.3 returns false

在JavaScript中,表达式0.1+0.2===0.3返回false,但幸运的是,浮点中的整数运算是精确的,因此可以通过缩放来避免十进制表示错误。

作为一个实际的例子,为了避免精度至关重要的浮点问题,建议1将钱作为一个整数来处理:2550美分而不是25.50美元。


1 Douglas Crockford:JavaScript:好的部分:附录A——糟糕的部分(第105页)。

其实很简单。当你有一个基数为10的系统(像我们的系统)时,它只能表示使用基数素因子的分数。10的主要因子是2和5。因此,1/2、1/4、1/5、1/8和1/10都可以清晰地表达,因为分母都使用10的素因子。相比之下,1/3、1/6和1/7都是重复小数,因为它们的分母使用3或7的素因子。在二进制(或基数2)中,唯一的素因子是2。所以你只能清楚地表达分数,它只包含2作为素因子。在二进制中,1/2、1/4、1/8都可以清晰地表示为小数。而1/5或1/10将是重复小数。因此,0.1和0.2(1/10和1/5)虽然在以10为基数的系统中是干净的小数,但在计算机运行的以2为基数的体系中是重复的小数。当你对这些重复的小数进行数学运算时,当你将计算机的以2(二进制)为基数的数字转换为更易于人类阅读的以10为基础的数字时,你最终会留下剩余部分。

从…起https://0.30000000000000004.com/

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。