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。

我的JS实现由Varun Vohra投票的答案

const set1 = [13.626332, 47.989636, 9.596008, 28.788024];
// const set2 = [24.25, 23.25, 27.25, 25.25];

const values = set1;

console.log('Total: ', values.reduce((accum, each) => accum + each));
console.log('Incorrectly Rounded: ', 
  values.reduce((accum, each) => accum + Math.round(each), 0));

const adjustValues = (values) => {
  // 1. Separate integer and decimal part
  // 2. Store both in a new array of objects sorted by decimal part descending
  // 3. Add in original position to "put back" at the end
  const flooredAndSortedByDecimal = values.map((value, position) => (
    {
        floored: Math.floor(value),
        decimal: value - Number.parseInt(value),
        position
    }
  )).sort(({decimal}, {decimal: otherDecimal}) => otherDecimal - decimal);

  const roundedTotal = values.reduce((total, value) => total + Math.floor(value), 0);
  let availableForDistribution = 100 - roundedTotal;

  // Add 1 to each value from what's available
  const adjustedValues = flooredAndSortedByDecimal.map(value => {
    const { floored, ...rest } = value;
    let finalPercentage = floored;
    if(availableForDistribution > 0){
        finalPercentage = floored + 1;
        availableForDistribution--;
    }

    return {
        finalPercentage,
        ...rest
    }
  });

  // Put back and return the new values
  return adjustedValues
    .sort(({position}, {position: otherPosition}) => position - otherPosition)
    .map(({finalPercentage}) => finalPercentage);
}

const finalPercentages = adjustValues(values);
console.log({finalPercentages})

// { finalPercentage: [14, 48, 9, 29]}

可能做到这一点的“最佳”方法(引用是因为“最佳”是一个主观术语)是保持你所处位置的连续(非积分)计数，并四舍五入该值。

然后将其与历史记录一起使用，以确定应该使用什么值。例如，使用您给出的值:

Value      CumulValue  CumulRounded  PrevBaseline  Need
---------  ----------  ------------  ------------  ----
                                  0
13.626332   13.626332            14             0    14 ( 14 -  0)
47.989636   61.615968            62            14    48 ( 62 - 14)
 9.596008   71.211976            71            62     9 ( 71 - 62)
28.788024  100.000000           100            71    29 (100 - 71)
                                                    ---
                                                    100

在每个阶段，都不需要四舍五入数字本身。相反，将累积值四舍五入，并计算出从上一个基线中达到该值的最佳整数——该基线是前一行的累积值(四舍五入)。

这是可行的，因为您不会在每个阶段都丢失信息，而是更聪明地使用信息。“正确的”四舍五入值在最后一列，你可以看到它们的和是100。

在上面的第三个值中，您可以看到这与盲目舍入每个值之间的区别。虽然9.596008通常会四舍五入到10，但累积的71.211976正确地四舍五入到71 -这意味着只需要9就可以加上之前的基线62。

这也适用于“有问题的”序列，比如三个大约1/3的值，其中一个应该四舍五入:

Value      CumulValue  CumulRounded  PrevBaseline  Need
---------  ----------  ------------  ------------  ----
                                  0
33.333333   33.333333            33             0    33 ( 33 -  0)
33.333333   66.666666            67            33    34 ( 67 - 33)
33.333333   99.999999           100            67    33 (100 - 67)
                                                    ---
                                                    100

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。

我写了一个c#版本的舍入帮助器，算法和Varun Vohra的答案一样，希望对你有帮助。

public static List<decimal> GetPerfectRounding(List<decimal> original,
    decimal forceSum, int decimals)
{
    var rounded = original.Select(x => Math.Round(x, decimals)).ToList();
    Debug.Assert(Math.Round(forceSum, decimals) == forceSum);
    var delta = forceSum - rounded.Sum();
    if (delta == 0) return rounded;
    var deltaUnit = Convert.ToDecimal(Math.Pow(0.1, decimals)) * Math.Sign(delta);

    List<int> applyDeltaSequence; 
    if (delta < 0)
    {
        applyDeltaSequence = original
            .Zip(Enumerable.Range(0, int.MaxValue), (x, index) => new { x, index })
            .OrderBy(a => original[a.index] - rounded[a.index])
            .ThenByDescending(a => a.index)
            .Select(a => a.index).ToList();
    }
    else
    {
        applyDeltaSequence = original
            .Zip(Enumerable.Range(0, int.MaxValue), (x, index) => new { x, index })
            .OrderByDescending(a => original[a.index] - rounded[a.index])
            .Select(a => a.index).ToList();
    }

    Enumerable.Repeat(applyDeltaSequence, int.MaxValue)
        .SelectMany(x => x)
        .Take(Convert.ToInt32(delta/deltaUnit))
        .ForEach(index => rounded[index] += deltaUnit);

    return rounded;
}

通过以下单元测试:

[TestMethod]
public void TestPerfectRounding()
{
    CollectionAssert.AreEqual(Utils.GetPerfectRounding(
        new List<decimal> {3.333m, 3.334m, 3.333m}, 10, 2),
        new List<decimal> {3.33m, 3.34m, 3.33m});

    CollectionAssert.AreEqual(Utils.GetPerfectRounding(
        new List<decimal> {3.33m, 3.34m, 3.33m}, 10, 1),
        new List<decimal> {3.3m, 3.4m, 3.3m});

    CollectionAssert.AreEqual(Utils.GetPerfectRounding(
        new List<decimal> {3.333m, 3.334m, 3.333m}, 10, 1),
        new List<decimal> {3.3m, 3.4m, 3.3m});


    CollectionAssert.AreEqual(Utils.GetPerfectRounding(
        new List<decimal> { 13.626332m, 47.989636m, 9.596008m, 28.788024m }, 100, 0),
        new List<decimal> {14, 48, 9, 29});
    CollectionAssert.AreEqual(Utils.GetPerfectRounding(
        new List<decimal> { 16.666m, 16.666m, 16.666m, 16.666m, 16.666m, 16.666m }, 100, 0),
        new List<decimal> { 17, 17, 17, 17, 16, 16 });
    CollectionAssert.AreEqual(Utils.GetPerfectRounding(
        new List<decimal> { 33.333m, 33.333m, 33.333m }, 100, 0),
        new List<decimal> { 34, 33, 33 });
    CollectionAssert.AreEqual(Utils.GetPerfectRounding(
        new List<decimal> { 33.3m, 33.3m, 33.3m, 0.1m }, 100, 0),
        new List<decimal> { 34, 33, 33, 0 });
}

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。