javascript避免数字计算精度误差的方法详解

如果我问你 0.1 + 0.2 等于几?你可能会送我一个白眼,0.1 + 0.2 = 0.3 啊,那还用问吗?连幼儿园的小朋友都会回答这么小儿科的问题了。但是你知道吗,同样的问题放在编程语言中,或许就不是想象中那么简单的事儿了。
不信?我们先来看一段 JS。

var numA = 0.1;
var numB = 0.2;
alert( (numA + numB) === 0.3 );

执行结果是 false。没错,当我第一次看到这段代码时,我也理所当然地以为它是 true,但是执行结果让我大跌眼镜,是我的打开方式不对吗?非也非也。我们再执行以下代码试试就知道结果为什么是 false 了。

var numA = 0.1;
var numB = 0.2;
alert( numA + numB );

原来,0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004。是不是很奇葩?其实对于浮点数的四则运算,几乎所有的编程语言都会有类似精度误差的问题,只不过在 C++/C#/Java 这些语言中已经封装好了方法来避免精度的问题,而 JavaScript 是一门弱类型的语言,从设计思想上就没有对浮点数有个严格的数据类型,所以精度误差的问题就显得格外突出。下面就分析下为什么会有这个精度误差,以及怎样修复这个误差。

首先,我们要站在计算机的角度思考 0.1 + 0.2 这个看似小儿科的问题。我们知道,能被计算机读懂的是二进制,而不是十进制,所以我们先把 0.1 和 0.2 转换成二进制看看:

0.1 => 0.0001 1001 1001 1001…(无限循环)
0.2 => 0.0011 0011 0011 0011…(无限循环)

双精度浮点数的小数部分最多支持 52 位,所以两者相加之后得到这么一串 0.0100110011001100110011001100110011001100110011001100 因浮点数小数位的限制而截断的二进制数字,这时候,我们再把它转换为十进制,就成了 0.30000000000000004。

原来如此,那怎么解决这个问题呢?我想要的结果就是 0.1 + 0.2 === 0.3 啊!!!

有种最简单的解决方案,就是给出明确的精度要求,在返回值的过程中,计算机会自动四舍五入,比如:

var numA = 0.1;
var numB = 0.2;
alert( parseFloat((numA + numB).toFixed(2)) === 0.3 );

但是明显这不是一劳永逸的方法,如果有一个方法能帮我们解决这些浮点数的精度问题,那该多好。我们来试试下面这个方法:

Math.formatFloat = function(f, digit) {
    var m = Math.pow(10, digit);
    return parseInt(f * m, 10) / m;
}

var numA = 0.1;
var numB = 0.2;

alert(Math.formatFloat(numA + numB, 1) === 0.3);

这个方法是什么意思呢?为了避免产生精度差异,我们要把需要计算的数字乘以 10 的 n 次幂,换算成计算机能够精确识别的整数,然后再除以 10 的 n 次幂,大部分编程语言都是这样处理精度差异的,我们就借用过来处理一下 JS 中的浮点数精度误差。

如果下次再有人问你 0.1 + 0.2 等于几,你可要小心回答咯!!

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