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微信报名小程序_详谈javascript精度问题与调整

日期:2021-01-11 浏览:
详谈javascript精度问题与调整     投稿:jingxian   下面小编就为大家带来一篇详谈javascript精度问题与调整。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

第一次看到这个结果就是无比惊讶,下巴碰到地上,得深入了解下问题出在哪里,该怎么去调整。

产生问题的原因

在JS中数值类型就只有number类型,没有int,float,double之分,number类型实际上存储的就是IEEE754标准的浮点数,计算规则也是。

在表达式计算前,先要按照标准将两个数转成浮点数。

IEEE 754规定:

1.32位的浮点数(单精度),最高的1位是符号位S,接着的8位是指数E,剩下的23位为有效数字M。

浮点数的表现形式:

x=(-1)^S*m*2^(e+127)

m=1.M

E=e+127

2.64位的浮点数(双精度),最高的1位是符号位S,接着的11位是指数E,剩下的52位为有效数字M。

浮点数的表现形式:

x=(-1)^S*m*2^(e+1023)

m=1.M

E=e+1023

我们就按照双精度浮点数的标准转一下看看。

首先按照规则将0.1转成二进制的浮点数。

0.1*2=0.2 //0
0.2*2=0.4 //00
0.4*2=0.8 //000
0.8*2=1.6 //0001
0.6*2=1.2 //00011
0.2*2=0.4 //000110
0.4*2=0.8 //0001100
0.8*2=1.6 //
0.6*2=1.2 //
0.2*2=0.4 //
0.4*2=0.8 //
0.8*2=1.6 //
0.6*2=1.2 //1
0.2*2=0.4 //000
0.4*2=0.8 //0000
0.8*2=1.6 //00001
0.6*2=1.2 //000011
//省略

在转换中,会发现小数位的二进制值在不停的重复,转换没完没了了,因为乘不尽啊,不是10的倍数。

转换也不可能一直重复下去,按照标准规格化的要求凑满。

转换结果:

0.

精度问题产生的第一个原因就在这里诞生了,按照标准算出来的二进制浮点数并不能都精确的表示一个小数,只是无限近似,0.5可以,因为5是10的倍数,转出来的小数位二进制不会重复。

我们看看再转回小数会怎么样,按照公式写成:

0*2^-1 + 0*2^-2 + 0*2^-3 + 1*2^-4 + 1*2^-5 + 0*2^-6 + 0*2^-7 + 1*2^-8 + 1*2^-9 + 0*2^-10 + 0*2^-11 + 1*2^-12 + 1*2^-13 + 0*2^-14 + 0*2^-15 + 1*2^-16 + 1*2^-17 + 0*2^-18 + 0*2^-19 + 1*2^-20 + 1*2^-21 + 0*2^-22 + 0*2^-23 + 1*2^-24 + 1*2^-25 + 0*2^-26 + 0*2^-27 + 1*2^-28 + 1*2^-29 + 0*2^-30 + 0*2^-31 + 1*2^-32 + 1*2^-33 + 0*2^-34 + 0*2^-35 + 1*2^-36 + 1*2^-37 + 0*2^-38 + 0*2^-39 + 1*2^-40 + 1*2^-41 + 0*2^-42 + 0*2^-43 + 1*2^-44 + 1*2^-45 + 0*2^-46 + 0*2^-47 + 1*2^-48 + 1*2^-49 + 0*2^-50 + 0*2^-51 + 1*2^-52 + 1*2^-53 + 0*2^-54 + 0*2^-55 + 1*2^-56

计算结果:

0.

精度就在这里丢了一次。就是转换成小数位的二进制的时候。

按照表现形式的要求,要写成x=(-1)^s*m*2^(e+1023),m=1.M的格式,按照要求尾数m的左边最高位总是1,所以要上面小数二进制结果的小数点进行移动

移动前:

0.

移动后:

1.*2^-4

小数点右边选取要求的52位,上面的结果因为是提前算好,所以就省略了截取工作。

因为小数点最左侧的最高位总是1,所以它是不用存储的,那么虽然存储的是52位,但实际上可以表示53位的浮点数。

S=0,E=-4+1023=1019,m=1.M=1.,M=

浮点数表示:

x=-1^0*1.*2^1019

浮点数存储值(最高的1位是符号位S,接着的11位是指数E,剩下的52位为有效数字M):

0

同理0.2的IEEE754的转换后的结果:

浮点数表示:

-1^0*1.*2^1020

浮点数存储值(最高的1位是符号位S,接着的11位是指数E,剩下的52位为有效数字M):

0

接下来,按照IEEE754的加法规则,运算过程为:

1.0操作数的检查。

2.比较阶码大小并对阶。

3.尾数进行加法运算。

4.结果规格化。

5.舍入处理。

6.溢出处理。

按照计算过程,结果规格化、舍入处理、溢出处理都会遭成精度问题。

总结来看,造成精度问题的环节:

1.小数向二进制转换。

2.运算过程中的规格化,舍入、溢出处理。

精度调整

两种方法可以进行调整。

1.使用toFixed函数对小数位进行四舍五入。

但是其返回值是字符串,其参数是0 ~ 20之间的值,需要注意。

(0.1+0.2).toFixed(1) // '0.3'

2.无小数运算,运算结果附上小数点

使用该方法,要注意因为要变成整数再计算,对于一个小数点后位数很多的数来运算的时候,要注意溢出。

function add(arg1,arg2){ 
 var digits1,digits2,maxDigits; 
 try{digits1=arg1.toString().split(".")[1].length}catch(e){digits1=0} 
 try{digits2=arg2.toString().split(".")[1].length}catch(e){digits2=0} 
 maxDigits=Math.pow(10,Math.max(digits1,digits2)) 
 return (arg1*maxDigits+arg2*maxDigits)/maxDigits 
function sub(arg1,arg2){ 
 var digits1,digits2,maxDigits; 
 try{digits1=arg1.toString().split(".")[1].length}catch(e){digits1=0} 
 try{digits2=arg2.toString().split(".")[1].length}catch(e){digits2=0} 
 maxDigits=Math.pow(10,Math.max(digits1,digits2)); 
 return (arg1*maxDigits-arg2*maxDigits)/maxDigits; 
function mul(arg1,arg2) { 
 var digits=0,s1=arg1.toString(),s2=arg2.toString(); 
 try{digits+=s1.split(".")[1].length}catch(e){} 
 try{digits+=s2.split(".")[1].length}catch(e){}
 return Number(s1.replace(".",""))*Number(s2.replace(".",""))/Math.pow(10,digits); 
function div(arg1,arg2){ 
 var int1=0,int2=0,digits1,digits2; 
 try{digits1=arg1.toString().split(".")[1].length}catch(e){digits1=0} 
 try{digits2=arg2.toString().split(".")[1].length}catch(e){digits2=0} 
 int1=Number(arg1.toString().replace(".","")) 
 int2=Number(arg2.toString().replace(".","")) 
 return (int1/int2)*Math.pow(10,digits2-digits1); 
}

以上这篇详谈javascript精度问题与调整就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持凡科。




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