因为这里没有一个答案似乎能正确解决这个问题，下面是我使用下划线的半模糊版本:

function foo(l, target) {
    var off = target - _.reduce(l, function(acc, x) { return acc + Math.round(x) }, 0);
    return _.chain(l).
            sortBy(function(x) { return Math.round(x) - x }).
            map(function(x, i) { return Math.round(x) + (off > i) - (i >= (l.length + off)) }).
            value();
}

foo([13.626332, 47.989636, 9.596008, 28.788024], 100) // => [48, 29, 14, 9]
foo([16.666, 16.666, 16.666, 16.666, 16.666, 16.666], 100) // => [17, 17, 17, 17, 16, 16]
foo([33.333, 33.333, 33.333], 100) // => [34, 33, 33]
foo([33.3, 33.3, 33.3, 0.1], 100) // => [34, 33, 33, 0]

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……

如果你只有两个选项，你可以使用Math.round()。唯一有问题的值对是X.5(例如;37.5和62.5)它会四舍五入两个值，你最终会得到101%，你可以试试这里:

https://jsfiddle.net/f8np1t0k/2/

因为你需要始终显示100%，你只需从它们中删除一个百分比，例如在第一个

const correctedar= Number.isInteger(around -0.5) ?A - 1: A

或者你可以选择有更多%选票的选项。

1% diff的错误在1-100对值的划分的10k例中发生114次。

或者像这样简单，你只需要累积误差…

const p = [13.626332, 47.989636, 9.596008, 28.788024];
const round = (a, e = 0) => a.map(x => (r = Math.round(x + e), e += x - r, r));
console.log(round(p));

结果:[14,48,9,29]

如果你真的必须四舍五入，这里已经有了很好的建议(最大余数，最小相对误差，等等)。

也有一个很好的理由不四舍五入(你至少会得到一个“看起来更好”但“错误”的数字)，以及如何解决这个问题(警告你的读者)，这就是我所做的。

让我加上“错误”的数字部分。

假设你有三个事件/实体/…用一些百分比来近似:

DAY 1
who |  real | app
----|-------|------
  A | 33.34 |  34
  B | 33.33 |  33
  C | 33.33 |  33

稍后，值略有变化，为

DAY 2
who |  real | app
----|-------|------
  A | 33.35 |  33
  B | 33.36 |  34
  C | 33.29 |  33

第一个表有前面提到的“错误”数字的问题:33.34更接近33而不是34。

但现在误差更大了。与第2天和第1天相比，A的实际百分比值增加了0.01%，但近似值显示下降了1%。

这是一个定性错误，可能比最初的定量错误更严重。

你可以为整个集合设计一个近似值，但是，你可能必须在第一天发布数据，因此你不知道第二天的情况。所以，除非你真的，真的，必须近似，否则最好不要。

我已经实现了Varun Vohra的答案在这里的列表和字典的方法。

import math
import numbers
import operator
import itertools


def round_list_percentages(number_list):
    """
    Takes a list where all values are numbers that add up to 100,
    and rounds them off to integers while still retaining a sum of 100.

    A total value sum that rounds to 100.00 with two decimals is acceptable.
    This ensures that all input where the values are calculated with [fraction]/[total]
    and the sum of all fractions equal the total, should pass.
    """
    # Check input
    if not all(isinstance(i, numbers.Number) for i in number_list):
        raise ValueError('All values of the list must be a number')

    # Generate a key for each value
    key_generator = itertools.count()
    value_dict = {next(key_generator): value for value in number_list}
    return round_dictionary_percentages(value_dict).values()


def round_dictionary_percentages(dictionary):
    """
    Takes a dictionary where all values are numbers that add up to 100,
    and rounds them off to integers while still retaining a sum of 100.

    A total value sum that rounds to 100.00 with two decimals is acceptable.
    This ensures that all input where the values are calculated with [fraction]/[total]
    and the sum of all fractions equal the total, should pass.
    """
    # Check input
    # Only allow numbers
    if not all(isinstance(i, numbers.Number) for i in dictionary.values()):
        raise ValueError('All values of the dictionary must be a number')
    # Make sure the sum is close enough to 100
    # Round value_sum to 2 decimals to avoid floating point representation errors
    value_sum = round(sum(dictionary.values()), 2)
    if not value_sum == 100:
        raise ValueError('The sum of the values must be 100')

    # Initial floored results
    # Does not add up to 100, so we need to add something
    result = {key: int(math.floor(value)) for key, value in dictionary.items()}

    # Remainders for each key
    result_remainders = {key: value % 1 for key, value in dictionary.items()}
    # Keys sorted by remainder (biggest first)
    sorted_keys = [key for key, value in sorted(result_remainders.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)]

    # Otherwise add missing values up to 100
    # One cycle is enough, since flooring removes a max value of < 1 per item,
    # i.e. this loop should always break before going through the whole list
    for key in sorted_keys:
        if sum(result.values()) == 100:
            break
        result[key] += 1

    # Return
    return result