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原因在于在JS中采用的IEEE 754的双精度标准,计算机内部存储数据的编码的时候,0.1在计算机内部根本就不是精确的0.1,而是一个有舍入误差的0.1。当代码被编译或解释后,0.1已经被四舍五入成一个与之很接近的计算机内部数字,以至于计算还没开始,一个很小的舍入错误就已经产生了。这也就是 0.1 + 0.2 不等于0.3 的原因。
另外要注意,不是所有浮点数都有舍入误差。二进制能精确地表示位数有限且分母是2的倍数的小数,比如0.5,0.5在计算机内部就没有舍入误差。所以0.5 + 0.5 === 1
有时两个近似值进行计算的时候,得到的值是在JS的近似范围内的,于是就可以得到正确答案。至于哪些值计算后能得到正确结果,哪些不能,我们也不需要去记。
如何避免这样的问题?
最好的方法就是我们想办法规避掉这类小数计算时的精度问题就好了,那么最常用的方法就是将浮点数转化成整数计算。因为整数都是可以精确表示的。
通常的解决办法 就是 把计算数字 提升 10 的N次方 倍 再 除以 10的N次方。一般都用 1000 就行了
另外要注意,不是所有浮点数都有舍入误差。二进制能精确地表示位数有限且分母是2的倍数的小数,比如0.5,0.5在计算机内部就没有舍入误差。所以0.5 + 0.5 === 1
有时两个近似值进行计算的时候,得到的值是在JS的近似范围内的,于是就可以得到正确答案。至于哪些值计算后能得到正确结果,哪些不能,我们也不需要去记。
如何避免这样的问题?
最好的方法就是我们想办法规避掉这类小数计算时的精度问题就好了,那么最常用的方法就是将浮点数转化成整数计算。因为整数都是可以精确表示的。
通常的解决办法 就是 把计算数字 提升 10 的N次方 倍 再 除以 10的N次方。一般都用 1000 就行了
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你用的excel算的吧?默认的小数位数不同 结果也不同 事实上,0.1可能=0.1000000000000123456789 但由于精度不同,略去了 答案精度高,就把它列出来了
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算错了
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