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眾所周知，JavaScript 浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算時經(jīng)常遇到會 0.000000001 和 0.999999999 這樣奇怪的結(jié)果，如 0.1+0.2=0.30000000000000004、1-0.9=0.09999999999999998，很多人知道這是浮點(diǎn)數(shù)誤差問題，但具體就說不清楚了。本文幫你理清這背后的原理以及解決方案，還會向你解釋JS中的大數(shù)危機(jī)和四則運(yùn)算中會遇到的坑。
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浮點(diǎn)數(shù)的存儲
首先要搞清楚 JavaScript 如何存儲小數(shù)。和其它語言如 Java 和 Python 不同，JavaScript 中所有數(shù)字包括整數(shù)和小數(shù)都只有一種類型 — Number。它的實(shí)現(xiàn)遵循 IEEE 754 標(biāo)準(zhǔn)，使用 64 位固定長度來表示，也就是標(biāo)準(zhǔn)的 double 雙精度浮點(diǎn)數(shù)(相關(guān)的還有float 32位單精度)。計算機(jī)組成原理中有過詳細(xì)介紹，如果你不記得也沒關(guān)系。
這樣的存儲結(jié)構(gòu)優(yōu)點(diǎn)是可以歸一化處理整數(shù)和小數(shù)，節(jié)省存儲空間。
64位比特又可分為三個部分：
- 符號位S：第 1 位是正負(fù)數(shù)符號位(sign)，0代表正數(shù)，1代表負(fù)數(shù)
- 指數(shù)位E：中間的 11 位存儲指數(shù)(exponent)，用來表示次方數(shù)
- 尾數(shù)位M：***的 52 位是尾數(shù)(mantissa)，超出的部分自動進(jìn)一舍零
實(shí)際數(shù)字就可以用以下公式來計算：?
$ V = (-1)^{S}\times M \times 2^{E} $
注意以上的公式遵循科學(xué)計數(shù)法的規(guī)范，在十進(jìn)制是為0M = 001。E是一個無符號整數(shù)，因?yàn)殚L度是11位，取值范圍是 0~2047。但是科學(xué)計數(shù)法中的指數(shù)是可以為負(fù)數(shù)的，所以再減去一個中間數(shù) 1023，[0,1022]表示為負(fù)，[1024,2047] 表示為正。如4.5 的指數(shù)E = 1025，尾數(shù)M為 001。
最終的公式變成：
$ V = (-1)^{S}\times (M+1) \times 2^{E-1023} $
所以 4.5 最終表示為(M=001、E=1025)：?
(圖片由此生成 http://www.binaryconvert.com/convert_double.html)
下面再以 0.1 例解釋浮點(diǎn)誤差的原因， 0.1 轉(zhuǎn)成二進(jìn)制表示為 0.0001100110011001100(1100循環(huán))，1.100110011001100x2^-4，所以 E=-4+1023=1019;M 舍去首位的1，得到 100110011...。最終就是：
轉(zhuǎn)化成十進(jìn)制后為 0.100000000000000005551115123126，因此就出現(xiàn)了浮點(diǎn)誤差。
為什么 0.1+0.2=0.30000000000000004?
計算步驟為：
- // 0.1 和 0.2 都轉(zhuǎn)化成二進(jìn)制后再進(jìn)行運(yùn)算
- 0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011010 +
- 0.0011001100110011001100110011001100110011001100110011010 =
- 0.0100110011001100110011001100110011001100110011001100111
- // 轉(zhuǎn)成十進(jìn)制正好是 0.30000000000000004
為什么 x=0.1 能得到 0.1?
恭喜你到了看山不是山的境界。因?yàn)?mantissa 固定長度是 52 位，再加上省略的一位，最多可以表示的數(shù)是 2^53=9007199254740992，對應(yīng)科學(xué)計數(shù)尾數(shù)是 9.007199254740992，這也是 JS 最多能表示的精度。它的長度是 16，所以可以使用 toPrecision(16) 來做精度運(yùn)算，超過的精度會自動做湊整處理。于是就有：
- 0.10000000000000000555.toPrecision(16)
- // 返回 0.1000000000000000，去掉末尾的零后正好為 0.1
- // 但你看到的 `0.1` 實(shí)際上并不是 `0.1`。不信你可用更高的精度試試：
- 0.1.toPrecision(21) = 0.100000000000000005551
大數(shù)危機(jī)
可能你已經(jīng)隱約感覺到了，如果整數(shù)大于 9007199254740992 會出現(xiàn)什么情況呢?
由于 M ***值是 1023，所以***可以表示的整數(shù)是 2^1024 - 1。這就是能表示的***整數(shù)。但你并不能這樣計算這個數(shù)字，因?yàn)閺?2^1024 開始就變成了 Infinity
- > Math.pow(2, 1023)
- 8.98846567431158e+307
- > Math.pow(2, 1024)
- Infinity
那么對于 (2^53, 2^63) 之間的數(shù)會出現(xiàn)什么情況呢?
- (2^53, 2^54) 之間的數(shù)會兩個選一個，只能精確表示偶數(shù)
- (2^54, 2^55) 之間的數(shù)會四個選一個，只能精確表示4個倍數(shù)
- … 依次跳過更多2的倍數(shù)
下面這張圖能很好的表示 JavaScript 中浮點(diǎn)數(shù)和實(shí)數(shù)(Real Number)之間的對應(yīng)關(guān)系。我們常用的 (-2^53, 2^53) 只是最中間非常小的一部分，越往兩邊越稀疏越不精確。
在淘寶早期的訂單系統(tǒng)中把訂單號當(dāng)作數(shù)字處理，后來隨意訂單號暴增，已經(jīng)超過了
9007199254740992，最終的解法是把訂單號改成字符串處理。
要想解決大數(shù)的問題你可以引用第三方庫 bignumber.js，原理是把所有數(shù)字當(dāng)作字符串，重新實(shí)現(xiàn)了計算邏輯，缺點(diǎn)是性能比原生的差很多。所以原生支持大數(shù)就很有必要了，現(xiàn)在 TC39 已經(jīng)有一個 Stage 3 的提案 proposal bigint，大數(shù)問題有問徹底解決。
toPrecision vs toFixed
數(shù)據(jù)處理時，這兩個函數(shù)很容易混淆。它們的共同點(diǎn)是把數(shù)字轉(zhuǎn)成字符串供展示使用。注意在計算的中間過程不要使用，只用于最終結(jié)果。
不同點(diǎn)就需要注意一下：
- toPrecision 是處理精度，精度是從左至右***個不為0的數(shù)開始數(shù)起。
- toFixed 是小數(shù)點(diǎn)后指定位數(shù)取整，從小數(shù)點(diǎn)開始數(shù)起。
兩者都能對多余數(shù)字做湊整處理，也有些人用 toFixed 來做四舍五入，但一定要知道它是有 Bug 的。
如：1.005.toFixed(2) 返回的是 1.00 而不是 1.01。
原因： 1.005 實(shí)際對應(yīng)的數(shù)字是 1.00499999999999989，在四舍五入時全部被舍去!
解法：使用專業(yè)的四舍五入函數(shù) Math.round() 來處理。但 Math.round(1.005 * 100) / 100 還是不行，因?yàn)?1.005 * 100 = 100.49999999999999。還需要把乘法和除法精度誤差都解決后再使用 Math.round?？梢允褂煤竺娼榻B的 number-precision#round 方法來解決。
解決方案
回到最關(guān)心的問題：如何解決浮點(diǎn)誤差。首先，理論上用有限的空間來存儲***的小數(shù)是不可能保證精確的，但我們可以處理一下得到我們期望的結(jié)果。
數(shù)據(jù)展示類
當(dāng)你拿到 1.4000000000000001 這樣的數(shù)據(jù)要展示時，建議使用 toPrecision 湊整并 parseFloat 轉(zhuǎn)成數(shù)字后再顯示，如下：
- parseFloat(1.4000000000000001.toPrecision(12)) === 1.4 // True
封裝成方法就是：
- function strip(num, precision = 12) {
- return +parseFloat(num.toPrecision(precision));
- }
為什么選擇 12 做為默認(rèn)精度?這是一個經(jīng)驗(yàn)的選擇，一般選12就能解決掉大部分0001和0009問題，而且大部分情況下也夠用了，如果你需要更精確可以調(diào)高。
數(shù)據(jù)運(yùn)算類
對于運(yùn)算類操作，如 +-*/，就不能使用 toPrecision 了。正確的做法是把小數(shù)轉(zhuǎn)成整數(shù)后再運(yùn)算。以加法為例：
- /**
- * 精確加法
- */
- function add(num1, num2) {
- const num1Digits = (num1.toString().split('.')[1] || '').length;
- const num2Digits = (num2.toString().split('.')[1] || '').length;
- const baseNum = Math.pow(10, Math.max(num1Digits, num2Digits));
- return (num1 * baseNum + num2 * baseNum) / baseNum;
- }
以上方法能適用于大部分場景。遇到科學(xué)計數(shù)法如 2.3e+1(當(dāng)數(shù)字精度大于21時，數(shù)字會強(qiáng)制轉(zhuǎn)為科學(xué)計數(shù)法形式顯示)時還需要特別處理一下。
能讀到這里，說明你非常有耐心，那我就放個福利吧。遇到浮點(diǎn)數(shù)誤差問題時可以直接使用
https://github.com/dt-fe/number-precision
***支持浮點(diǎn)數(shù)的加減乘除、四舍五入等運(yùn)算。非常小只有1K，遠(yuǎn)小于絕大多數(shù)同類庫(如Math.js、BigDecimal.js)，100%測試全覆蓋，代碼可讀性強(qiáng)，不妨在你的應(yīng)用里用起來!
參考
- What Every Programmer Should Know About Floating-Point Arithmetic
- Why Computers are Bad at Algebra | Infinite Series
- Is Your Model Susceptible to Floating-Point Errors?
- IEEE 754
當(dāng)前題目：JavaScript浮點(diǎn)數(shù)陷阱及解法
網(wǎng)頁路徑：http://www.5511xx.com/article/cccjjhe.html
