話不多說，先上代碼

function judgeFloat(n, m) {const binaryN = n.toString(2);const binaryM = m.toString(2);console.log(`${n}的二進制是 ${binaryN}`);console.log(`${m}的二進制是 ${binaryM}`);const MN = m + n;const accuracyMN = (m * 100 + n * 100) / 100;const binaryMN = MN.toString(2);const accuracyBinaryMN = accuracyMN.toString(2);console.log(`${n}+${m}的二進制是${binaryMN}`);console.log(`${accuracyMN}的二進制是 ${accuracyBinaryMN}`);console.log(`${n}+${m}的二進制再轉成十進制是${to10(binaryMN)}`);console.log(`${accuracyMN}的二進制是再轉成十進制是${to10(accuracyBinaryMN)}`);console.log(`${n}+${m}在js中計算是${(to10(binaryMN) === to10(accuracyBinaryMN)) ? '' : '不'}準確的`);}function to10(n) {const pre = (n.split('.')[0] - 0).toString(2);const arr = n.split('.')[1].split('');let i = 0;let result = 0;while (i < arr.length) {result += arr[i] * Math.pow(2, -(i + 1));i++;}return result;}judgeFloat(0.1, 0.2);judgeFloat(0.6, 0.7); 復制代碼

由于JavaScript中沒有將小數的二進制轉換成十進制的方法，于是手動實現了一個。

先來一個簡單的結論

計算機中所有的數據都是以二進制存儲的，所以在計算時計算機要把數據先轉換成二進制進行計算，然后在把計算結果轉換成十進制。

由上面的代碼不難看出，在計算0.1+0.2時，二進制計算發生了精度丟失，導致再轉換成十進制后和預計的結果不符。

其實有些標題黨了，一個函數并不能讓你深入理解，還得繼續看下面...

對結果的分析—更多的問題

0.1和0.2的二進制都是以1100無限循環的小數，下面逐個來看JS幫我們計算所得的結果：

0.1的二進制：

0.0001100110011001100110011001100110011001100110011001101 復制代碼

0.2的二進制：

0.001100110011001100110011001100110011001100110011001101 復制代碼

理論上講，由上面的結果相加應該：：

0.0100110011001100110011001100110011001100110011001100111 復制代碼

實際JS計算得到的0.1+0.2的二進制

0.0100110011001100110011001100110011001100110011001101 復制代碼

作為一個代碼強迫癥的我又產生的新的問題：

Why js計算出的 0.1的二進制 是這么多位而不是更多位？？？

Why js計算的（0.1+0.2）的二進制和我們自己計算的（0.1+0.2）的二進制結果不一樣呢？？？

Why 0.1的二進制 + 0.2的二進制 != 0.3的二進制？？？

js對二進制小數的存儲方式

小數的二進制大多數都是無限循環的，JavaScript是怎么來存儲他們的呢？

在ECMAScript?語言規范中可以看到，ECMAScript中的Number類型遵循IEEE 754標準。使用64位固定長度來表示。

事實上有很多語言的數字類型都遵循這個標準，例如JAVA,所以很多語言同樣有著上面同樣的問題。

所以下次遇到這種問題不要上來就噴JavaScript...

有興趣可以看看下這個網站0.30000000000000004.com/，是的，你沒看錯，就是0.30000000000000004.com/！！！

IEEE 754

IEEE754標準包含一組實數的二進制表示法。它有三部分組成：

• 符號位

• 指數位

• 尾數位

三種精度的浮點數各個部分位數如下：

JavaScript使用的是64位雙精度浮點數編碼，所以它的符號位占1位，指數位占11位，尾數位占52位。

下面我們在理解下什么是符號位、指數位、尾數位，以0.1為例：

它的二進制為：0.0001100110011001100...

為了節省存儲空間，在計算機中它是以科學計數法表示的，也就是

1.100110011001100... X 2^-4

如果這里不好理解可以想一下十進制的數：

1100的科學計數法為11 X 10²

所以：

符號位就是標識正負的，1表示負，0表示正；

指數位存儲科學計數法的指數；

尾數位存儲科學計數法后的有效數字；

所以我們通常看到的二進制，其實是計算機實際存儲的尾數位。

js中的toString(2)

由于尾數位只能存儲52個數字，這就能解釋toString(2)的執行結果了：

如果計算機沒有存儲空間的限制，那么0.1的二進制應該是：

0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001... 復制代碼

科學計數法尾數位

1.1001100110011001100110011001100110011001100110011001... 復制代碼

但是由于限制，有效數字第53位及以后的數字是不能存儲的，它遵循，如果是1就向前一位進1，如果是0就舍棄的原則。

0.1的二進制科學計數法第53位是1，所以就有了下面的結果：

0.0001100110011001100110011001100110011001100110011001101 復制代碼

0.2有著同樣的問題，其實正是由于這樣的存儲，在這里有了精度丟失，導致了0.1+0.2!=0.3。

事實上有著同樣精度問題的計算還有很多，我們無法把他們都記下來，所以當程序中有數字計算時，我們最好用工具庫來幫助我們解決，下面是兩個推薦使用的開源庫：

• number-precision

• mathjs/

下面我們再來看上面的其他兩個問題。

Why JavaScript計算出的 0.1的二進制 是這么多位而不是更多位？？？

上面的toString原理幫我們解答了這個問題，在有效數字第53位以后的數字將遵循1進0舍的原則，內存中只允許存儲52位有效數字。

Why JavaScript計算的（0.1+0.2）的二進制和我們自己計算的（0.1+0.2）的二進制結果不一樣呢？？？

我們自己計算的0.1+0.2：：

0.0100110011001100110011001100110011001100110011001100111 復制代碼

實際上這個結果的有效數字已經超過了52位，我們要從末尾進行1進0舍得到下面的結果

0.0100110011001100110011001100110011001100110011001101 復制代碼

JavaScript能表示的最大數字

由與IEEE 754雙精度64位規范的限制：

指數位能表示的最大數字：1023(十進制)

尾數位能表達的最大數字即尾數位都位1的情況

所以JavaScript能表示的最大數字即位

1.111...X 2¹⁰²³ 這個結果轉換成十進制是1.7976931348623157e+308,這個結果即為Number.MAX_VALUE。

最大安全數字

JavaScript中Number.MAX_SAFE_INTEGER表示最大安全數字,計算結果是9007199254740991，即在這個數范圍內不會出現精度丟失（小數除外）,這個數實際上是1.111...X 2⁵²。

我們同樣可以用一些開源庫來處理大整數：

• node-bignum
• node-bigint

其實官方也考慮到了這個問題，bigInt類型在es10中被提出，現在Chrome中已經可以使用。

bigInt類型

BigInt 是第七種原始類型。

BigInt 是一個任意精度的整數。這意味著變量現在可以計算9007199254740991即最大安全整數以上的數字。

const b = 1n; // 追加 n 以創建 BigInt 復制代碼

在過去，不支持大于 9007199254740992 的整數值。如果超過，該值將鎖定為MAX_SAFE_INTEGER + 1:

const limit = Number.MAX_SAFE_INTEGER; ? 9007199254740991 limit + 1; ? 9007199254740992 limit + 2; ? 9007199254740992 <--- MAX_SAFE_INTEGER + 1 exceeded const larger = 9007199254740991n; ? 9007199254740991n const integer = BigInt(9007199254740991); // initialize with number ? 9007199254740991n const same = BigInt("9007199254740991"); // initialize with "string" ? 9007199254740991n 復制代碼

typeof

typeof 10; ? 'number' typeof 10n; ? 'bigint' 復制代碼

總結

以上是生活随笔為你收集整理的一个函数让你看懂 'Why 0.1+0.2!=0.3'的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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