考虑下面四个百分比,用浮点数表示:

    13.626332%
    47.989636%
     9.596008%
    28.788024%
   -----------
   100.000000%

我需要用整数表示这些百分比。如果我简单地使用Math.round(),我最终得到的总数是101%。

14 + 48 + 10 + 29 = 101

如果我使用parseInt(),我最终得到了97%。

13 + 47 + 9 + 28 = 97

有什么好的算法可以将任何百分比数表示为整数,同时还保持总数为100%?


编辑:在阅读了一些评论和回答后,显然有很多方法可以解决这个问题。

在我看来,为了保持数字的真实性,“正确”的结果是最小化总体误差的结果,定义为相对于实际值会引入多少误差舍入:

        value  rounded     error               decision
   ----------------------------------------------------
    13.626332       14      2.7%          round up (14)
    47.989636       48      0.0%          round up (48)
     9.596008       10      4.0%    don't round up  (9)
    28.788024       29      2.7%          round up (29)

在平局的情况下(3.33,3.33,3.33)可以做出任意的决定(例如3,4,3)。


当前回答

这是一个银行家四舍五入的例子,又名“四舍五入半偶数”。BigDecimal支持。它的目的是确保四舍五入平衡,即不偏袒银行或客户。

其他回答

我不确定你需要什么程度的精度,但我要做的就是简单地把前n个数字加1,n是小数总和的上界。在这种情况下,它是3,所以我将给前3项加1,然后将其余的取整。当然,这并不是非常准确,有些数字可能会四舍五入或在不应该的时候,但它工作得很好,总是会得到100%。

因此[13.626332,47.989636,9.596008,28.788024]将是[14,48,10,28],因为Math.ceil(.626332+.989636+.596008+.788024) == 3

function evenRound( arr ) {
  var decimal = -~arr.map(function( a ){ return a % 1 })
    .reduce(function( a,b ){ return a + b }); // Ceil of total sum of decimals
  for ( var i = 0; i < decimal; ++i ) {
    arr[ i ] = ++arr[ i ]; // compensate error by adding 1 the the first n items
  }
  return arr.map(function( a ){ return ~~a }); // floor all other numbers
}

var nums = evenRound( [ 13.626332, 47.989636, 9.596008, 28.788024 ] );
var total = nums.reduce(function( a,b ){ return a + b }); //=> 100

你总是可以告诉用户这些数字是四舍五入的,可能不是非常准确……

舍入的目标是产生最少的错误。当您对单个值进行舍入时,这个过程简单而直接,大多数人都很容易理解。当你同时四舍五入多个数字时,这个过程变得更加棘手——你必须定义如何组合错误,即必须最小化的错误。

Varun Vohra的答案将绝对误差的总和最小化,而且实现起来非常简单。然而,有一些边缘情况它不能处理-舍入24.25,23.25,27.25,25.25的结果应该是什么?其中一个需要被围捕,而不是减少。你可能会任意选择列表中的第一个或最后一个。

也许用相对误差比绝对误差更好。将23.25四舍五入到24会使它变化3.2%,而将27.25四舍五入到28只会使它变化2.8%。现在有一个明显的赢家。

我们还可以做进一步的调整。一种常见的技术是对每个错误进行平方运算,这样大错误的计数就不成比例地多于小错误。我还会使用非线性除数来得到相对误差——1%的误差比99%的误差重要99倍,这似乎是不对的。在下面的代码中,我使用了平方根。

完整算法如下:

将这些百分比四舍五入后相加,再减去100。这将告诉您这些百分比中有多少必须四舍五入。 为每个百分比生成两个错误分数,一个是四舍五入,另一个是四舍五入。取两者之差。 对上面产生的误差差异进行排序。 对于需要四舍五入的百分比数,从已排序的列表中选取一项,并将四舍五入后的百分比增加1。

您仍然可能有多个具有相同错误和的组合,例如33.3333333,33.3333333,33.3333333。这是不可避免的,结果完全是任意的。下面给出的代码倾向于四舍五入左边的值。

在Python中把它们放在一起是这样的。

from math import isclose, sqrt

def error_gen(actual, rounded):
    divisor = sqrt(1.0 if actual < 1.0 else actual)
    return abs(rounded - actual) ** 2 / divisor

def round_to_100(percents):
    if not isclose(sum(percents), 100):
        raise ValueError
    n = len(percents)
    rounded = [int(x) for x in percents]
    up_count = 100 - sum(rounded)
    errors = [(error_gen(percents[i], rounded[i] + 1) - error_gen(percents[i], rounded[i]), i) for i in range(n)]
    rank = sorted(errors)
    for i in range(up_count):
        rounded[rank[i][1]] += 1
    return rounded

>>> round_to_100([13.626332, 47.989636, 9.596008, 28.788024])
[14, 48, 9, 29]
>>> round_to_100([33.3333333, 33.3333333, 33.3333333])
[34, 33, 33]
>>> round_to_100([24.25, 23.25, 27.25, 25.25])
[24, 23, 28, 25]
>>> round_to_100([1.25, 2.25, 3.25, 4.25, 89.0])
[1, 2, 3, 4, 90]

正如您在最后一个示例中看到的,该算法仍然能够提供非直观的结果。尽管89.0不需要四舍五入,但是列表中的一个值需要四舍五入;相对误差最小的结果是将较大的值舍入,而不是较小的可选值。

这个答案最初主张遍历所有可能的向上舍入/向下舍入组合,但正如评论中指出的那样,更简单的方法效果更好。算法和代码反映了这种简化。

不要把四舍五入的数字相加。你会得到不准确的结果。总数可能会显著偏离,这取决于术语的数量和小数部分的分布。

显示四舍五入的数字,但和实际值。根据你呈现数字的方式不同,实际的方法也会有所不同。这样你就能得到

14 48 10 29 __ 100

不管怎样,都会有差异。在你的例子中,没有办法显示加起来等于100的数字而不以错误的方式“舍入”一个值(最小的错误是将9.596更改为9)

EDIT

你需要在以下选项中做出选择:

项目的准确性 和的准确性(如果你是四舍五入的值) 四舍五入的项目与四舍五入的总和的一致性)

大多数情况下,当处理百分比时,第三种方法是最好的选择,因为当总数等于101%时比当单个项目的总数不等于100时更明显,并且您可以保持单个项目的准确性。“舍入”9.596到9在我看来是不准确的。

为了解释这一点,我有时会添加一个脚注,解释各个值是四舍五入的,可能不是100% -任何理解四舍五入的人都应该能够理解这个解释。

这是一个银行家四舍五入的例子,又名“四舍五入半偶数”。BigDecimal支持。它的目的是确保四舍五入平衡,即不偏袒银行或客户。

您可以尝试跟踪由于舍入而产生的误差,如果累计误差大于当前数字的小数部分,则再反向舍入。

13.62 -> 14 (+.38)
47.98 -> 48 (+.02 (+.40 total))
 9.59 -> 10 (+.41 (+.81 total))
28.78 -> 28 (round down because .81 > .78)
------------
        100

不确定这是否适用于一般情况,但如果顺序相反,似乎也会有类似的效果:

28.78 -> 29 (+.22)
 9.59 ->  9 (-.37; rounded down because .59 > .22)
47.98 -> 48 (-.35)
13.62 -> 14 (+.03)
------------
        100

我相信在某些情况下,这种方法可能会失效,但任何方法都至少在某种程度上是任意的,因为您基本上是在修改输入数据。