關於js浮點計算問題的詳解

分析

JavaScript 只有一種數字類型 Number ，而且在Javascript中所有的數字都是以IEEE-754標準格式表示的。 浮點數的精確度問題不是JavaScript特有的，因為有些小數以二進位表示位數是無窮的：

0.1              0.0001100110011001100110011001100110011001100110011001101
0.2              0.001100110011001100110011001100110011001100110011001101
0.3              0.010011001100110011001100110011001100110011001100110011
0.5              0.1
0.6              0.10011001100110011001100110011001100110011001100110011

所以例如 1.1# ，其程式實際上無法真正的表示'1.1'，而只能做到一定程度上的準確,這是無法避免的精度丟失：

1.09999999999999999

#在JavaScript中問題還要複雜些，這裡只給一些在Chrome中測試資料：

 输入               输出1.0-0.9 == 0.1     False1.0-0.8 == 0.2     False1.0-0.7 == 0.3     False1.0-0.6 == 0.4     True1.0-0.5 == 0.5     True1.0-0.4 == 0.6     True1.0-0.3 == 0.7     True1.0-0.2 == 0.8     True1.0-0.1 == 0.9     True

解決

那如何來避免這類` 1.0-0.9 != 0.1 ` 的非bug型問題發生呢？下面給出一種目前用的比較多的解, 在判斷浮點運算結果前對計算結果進行精度縮小，因為在精度縮小的過程總會自動四捨五入:

(1.0-0.9).toFixed(digits)     // toFixed() 精度参数须在 0 与20 之间(1.0-0.9).toFixed(10)== 0.1   // 结果为True(1.0-0.8).toFixed(10)== 0.2   // 结果为True(1.0-0.7).toFixed(10)== 0.3   // 结果为True(11.0-11.8).toFixed(10) == -0.8   // 结果为TrueparseFloat((1.0-0.9).toFixed(10)) === 0.1   // 结果为TrueparseFloat((1.0-0.8).toFixed(10)) === 0.2   // 结果为TrueparseFloat((1.0-0.7).toFixed(10)) === 0.3   // 结果为TrueparseFloat((11.0-11.8).toFixed(10)) === -0.8   // 结果为True

方法提煉

// 通过isEqual工具方法判断数值是否相等function isEqual(number1, number2, digits){
    digits = digits || 10; // 默认精度为10return number1.toFixed(digits) === number2.toFixed(digits);
}

isEqual(1.0-0.7, 0.3);  // return true// 原生扩展方式，更喜欢面向对象的风格Number.prototype.isEqual = function(number, digits){
    digits = digits || 10; // 默认精度为10return this.toFixed(digits) === number.toFixed(digits);
}

(1.0-0.7).isEqual(0.3); // return true

 

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