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)。
下面是一个实现了最大余数方法的Ruby宝石:
https://github.com/jethroo/lare_round
使用方法:
a = Array.new(3){ BigDecimal('0.3334') }
# => [#<BigDecimal:887b6c8,'0.3334E0',9(18)>, #<BigDecimal:887b600,'0.3334E0',9(18)>, #<BigDecimal:887b4c0,'0.3334E0',9(18)>]
a = LareRound.round(a,2)
# => [#<BigDecimal:8867330,'0.34E0',9(36)>, #<BigDecimal:8867290,'0.33E0',9(36)>, #<BigDecimal:88671f0,'0.33E0',9(36)>]
a.reduce(:+).to_f
# => 1.0
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。
我曾经写过一个un舍入工具，来找到一组数字的最小扰动来匹配一个目标。这是一个不同的问题，但理论上可以在这里使用类似的想法。在这种情况下，我们有一系列的选择。
因此，对于第一个元素，我们可以四舍五入到14，也可以四舍五入到13。这样做的代价(在二进制整数编程的意义上)对于向上舍入比向下舍入要小，因为向下舍入需要我们将该值移动更大的距离。同样，我们可以把每个数字四舍五入，所以我们总共有16个选择。
13.626332
47.989636
9.596008
+ 28.788024
-----------
100.000000
我通常会在MATLAB中使用bintprog(一种二进制整数编程工具)解决一般问题，但这里只有几个选项需要测试，所以用简单的循环就可以很容易地测试出16个选项中的每一个。例如，假设我们将这个集合四舍五入为:
Original Rounded Absolute error
13.626 13 0.62633
47.99 48 0.01036
9.596 10 0.40399
+ 28.788 29 0.21198
---------------------------------------
100.000 100 1.25266
总绝对误差为1.25266。它可以通过以下替代舍入来略微减少:
Original Rounded Absolute error
13.626 14 0.37367
47.99 48 0.01036
9.596 9 0.59601
+ 28.788 29 0.21198
---------------------------------------
100.000 100 1.19202
事实上，这就是绝对误差的最优解。当然，如果有20项，搜索空间的大小将是2^20 = 1048576。对于30或40个术语，这个空间将是相当大的。在这种情况下，您将需要使用能够有效搜索空间的工具，可能使用分支和绑定方案。
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。
