本文分为三个部分JS 数字精度丢失的一些典型问题JS 数字精度丢失的原因解决方案（一个对象+一个函数） 一、JS数字精度丢失的一些典型问题 1. 两个简单的浮点数相加0.1 + 0.2 != 0.3 // true Firebug这真不是 Firebug 的问题，可以用alert试试 （哈哈开玩笑）。 看看Java的运算结果 再看看Pyt
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2023-07-22 23:07:04
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遇到的问题：项目中出现了 17652.19 + 7673.78 - 25325.97 = -3.64 的问题，最后发现是JS精度丢失的问题，那么就先来看看这个结果是怎么产生的。产生原因：JavaScript 中所有数字包括整数和小数都只有一种类型 — Number。它的实现遵循 IEEE 754 标准，使用 64 位固定长度来表示，也就是标准的 double 双精度浮点数（相关的还有float 3
JavaScript精度丢失问题。javaScript中臭名昭著的BUG就是0.1+0.2 !== 0.3，因为精度问题，导致所有浮点数运算都是不安全的。正如下面的计算结果，它们并不是我们所预想的：0.1 + 0.2 = 0.300000000000000041 - 0.9 = 0.09999999999999998虽然很多人知道这个浮点数误差这个问题的，可是却不知道背后的原理以及解决方案。今天我
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2020-10-28 08:00:00
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JavaScript精度丢失问题。 javaScript中臭名昭著的BUG就是0.1+0.2 !== 0.3，因为精度问题，导致所有浮点数运算都是不安全的。
原创
2022-04-29 13:46:30
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JS 数字丢失精度的原因计算机的二进制实现和位数限制有些数无法有限表示。就像一些无理数不能有限表示，如 圆周率 3.1415926…，1.3333… 等。JS 遵循 IEEE 754 规范，采用双精度存储（double precision），占用 64 bit。如图意义1位用来表示符号位11位用来表示指数52位表示尾数浮点数，比如0.1 >> 0.0001 1001 1001 1001
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2023-08-20 12:13:04
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对于Long类型的数据，如果我们在Controller层将结果序列化为json，直接传给前端的话，在Long长度大于17位时会出现精度丢失的问题。如何避免精度丢失呢？最常用的办法就是将Long类型字段统一转成String类型。JS 数字丢失精度的原因计算机的二进制实现和位数限制有些数无法有限表示。就像一些无理数不能有限表示，如 圆周率 3.1415926…，1.3333… 等。JS 遵循 IEEE
问题浮点数在运算过程中常常会丢失精度，这是由于二进制数的存储特点造成的，在php或者js中进行浮点数运算或者类型转换的时候常常会丢失精度。而在电商公司，对金额比较敏感，是万万不能接受丝毫的误差的。看下面这段代码，它的运行结果分别是什么呢？ $var1 = 298.90;
$var2 = $var1 * 100;
$var3 = (int)$var2;
$var4 = (string)$var2;
概述问题描述 Java输出至前端的整数长度超过16位时，前端js在解析整数时，超过16位的整数时，后面的数字会损失精度。问题原因 JS内置的number类型是基于32位整数，Number类型的最大安全整数为9007199254740991，当Java Long型的值大小超过JS Number的最大安全整数时，超出此范围的整数值可能会被破坏，丢失精度。解决办法在后台将整数转换成字符串，围绕这个目标，
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2023-07-22 14:09:34
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本文分为三个部分： 1、JS 数字精度丢失的一些典型问题（前端遇小数计算概率大，要有这个精度丢失的意识） 2、JS 数字精度丢失的原因（计算机用二进制存储数据，由于存储位置的限制有时会存在“舍去”。当模仿十进制进行四舍五入时，0舍1入，造成误差） 3、解决方案（一个对象+一个函数）（解决方案：把小数
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2017-10-22 23:56:00
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最近遇到个比较奇怪的问题，js函数里传参，传一个位数比较大，打印arguments可以看到传过来的参数已经改变。 然后查了一下，发现确实是js精度丢失造成的。我的解决方法是将数字型改成字符型传输，这样就不会造成精度丢失了。如下图： JS 数字丢失精度的原因计算机的二进制实现和位数限制有些数无法有限表示。就像一些无理数不能有限表示，如 圆周率
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2023-07-15 17:57:36
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文章目录一、关于为什么要解决精度丢失二、怎么解决js的计算精度丢失问题？三、toPrecision 特定方法返回四舍五入长度字符串结语 一、关于为什么要解决精度丢失可以看下例子，因为js失去精度问题也是常见的问题，正常我们可以四舍五入或者 toFixed保留小数这种去解决 现在遇到问题是我们明知道计算结果是等于0.01的但是最后的结果确实true，如果我们遇到运算问题，小数数值比对问题，那么我们
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2023-09-20 06:20:25
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Java语言在处理浮点数，其实现逻辑与整数不同，如果使用不当可能会造成精度丢失、计算不准确、死循环等问题，严重的话，会造成经济损失。本文将从浮点数精度丢失入手，详细介绍下浮点数的原理及使用。为什么会出现精度丢失计算机使用二进制存储数据，由于二进制自身局限性，导致其无法精确的表示所有小数。而浮点数是由整数部分和小数部分组成，这也就意味着，计算机无法精确表示浮点数。也即，在计算机中，浮点数存在精度丢失
var a = 0.1 + 0.2
console.log(a) // 0.300000000000000004上面例子就是常见的JS精度丢失问题。了解一下原因看了些资料，用自己话说一下 大概的意思就是，数字计算的时候JS 遵循 IEEE 754 规范，采用双精度存储（double precision） 然而0.1转为二进制的时候会是一个无限循环数，此时会采取四舍五入，因为是二进制，所以0舍1
前言在数据敏感的业务场景中，常常会碰到数据精度问题，尤其在金额显示、占比统计等地方，该问题尤为显著。由于数据的每一位有效数字都包含真实的业务语义，一点点偏差甚至可能影响业务决策，这让问题的严重性上升了几个阶梯。那，什么是精度丢失？一言以概之，凡是在运行过程中，导致数值存在不可逆转换时，就是精度丢失。诸如：人均交易额、占比这类计算得出的除法获得的指标（分子/分母）时，如果盲目的直接从该结果去推算分子
《阿里巴巴 Java 开发手册》中提到：“为了避免精度丢失，可以使用 BigDecimal 来进行浮点数的运算”。float a = 2.0f - 1.9f;
float b = 1.8f - 1.7f;
System.out.println(a);// 0.100000024
System.out.println(b);// 0.099999905
System.out.pr
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2023-05-25 10:37:43
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在JavaScript中计算两个十进制数的和，有时候会出现令人惊讶的结果，相信这个大家也都知道了！精度丢失例如，我们在计算0.1 + 0.1得到的结果是0.2，但是计算0.1 + 0.2的结果并不是0.3,而是0.30000000000000004这种现象不仅出现在加法，在减法中也会出现类似的结果。例如1.2 - 1的结果是0.19999999999999996不过这并不是JavaScript独有
在讨论两位double数0.1和0.2相加时，毫无疑问他们相加的结果是0.2。但是问题总是如此吗？下面我们让下面两个doubles数相加，然后看看输出结果：@Testpublic voidtestBig(){
System.out.println(0.11+2001299.32);
}控制台输出2001299.4300000002我们吃惊的发现，结果并不是我们预想的那样，这是为什么呢？又如何解决呢
js小数运算精度丢失问题问题：小数的加减法会出现精度丢失，乘除法也会存在精度丢失，示例如下：var a=0.1;
var b=0.2;
console.log(a+b) //0.30000000000000004
console.log(1.001*1000) //1000.9999999999999不能直接使用(a*10+b*10)/10了，虽然此案例可以正确显示，但是因为乘法也会精度丢失，有时
BigDecimal类对于不需要准确计算精度的数字可以直接使用float或double，但如果要精确计算结果，就必须使用BigDecimal类public BigDecimal(double val) 将double表现形式转换为BigDecimalpublic BigDecimal(int val) 将int
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2023-07-18 18:32:49
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在Java开发过程中我们有时会遇到一些必要的运算，最重要的是一些项目是金融相关的项目对这些运算的精度要求非常高。为什么会出现精度丢失的情况呢？我们又该如何解决这种精度丢失的问题呢？那就要我们从类型转换开始了。。 在类型转换中，整型、实型（常量）、字符型数据可以混合运算。运算中，不同类型的数据先转化为同一类型，然后进行运算。float a = 3.14；这个语句的意思是把双精度浮点类型（double
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2023-05-31 16:58:58
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