后端问为什么前端数值精度会丢失?

相信各位前端小伙伴在日常工作中不免会涉及到使用 JavaScript 处理 数值 相关的操作,例如 数值计算保留指定小数位接口返回数值过大 等等,这些操作都有可能导致原本正常的数值在 JavaScript 中确表现得异常(即 精度丢失),这也是被很多开发者诟病的一点(你该不会还没踩过坑吧!),当然包括很多 后端开发者不止一次的被问到这个问题)。

本文主要包含 精度丢失场景、精度丢失原因、解决方案 等方面的内容,文中若有不正确的地方欢迎在评论区分享你的见解。

精度丢失场景

浮点数的计算

数值计算在前端的应用还不算少,但涉及 浮点数 参与计算时可能会出现精度丢失,如下:

加( + )

减( - )

乘( * )

除( / )

超过最值

所谓 超过最值(最大、最小值) 指的是超过了 Number.MIN_SAFE_INTEGER(- 9007199254740991),即 +(2^53 – 1)Number.MAX_SAFE_INTEGER(+ 9007199254740991),即 -(2^53 – 1) 范围的值,项目中最常见的就是如下几种情况:

保留指定小数位

除了上述对涉及浮点数计算、超过最值的场景之外,我们通常还会对数值进行保留指定小数位的处理,而部分开发者可能会直接使用 Number.prototype.toFixed 来实现,但这个方法却并不能保证我们期望的效果,例如保留小数位时需要进行 四舍五入 时就会有问题,如下:

js

复制代码

console.log(1.595.toFixed(2)) // 1.59 ——> 期望为:1.60 console.log(1.585.toFixed(2)) // 1.58 ——> 期望为:1.59 console.log(1.575.toFixed(2)) // 1.57 ——> 期望为:1.58 console.log(1.565.toFixed(2)) // 1.56 ——> 期望为:1.57 console.log(1.555.toFixed(2)) // 1.55 ——> 期望为:1.56 console.log(1.545.toFixed(2)) // 1.54 ——> 期望为:1.55 console.log(1.535.toFixed(2)) // 1.53 ——> 期望为:1.54 console.log(1.525.toFixed(2)) // 1.52 ——> 期望为:1.53 console.log(1.515.toFixed(2)) // 1.51 ——> 期望为:1.52 console.log(1.505.toFixed(2)) // 1.50 ——> 期望为:1.51

精度丢失的原因

计算机内部实际上只能 存储/识别 二进制,因此 文档、图片、数字 等都会被转换为 二进制,而对于数字而言,虽然我们看到的是 十进制 的表示结果,但实际上会底层会进行 十进制二进制 的相互转换,而这个转换过程就有可能会出现 精度丢失,因为十进制转二进制后可能产生 无限循环 部分,而 实际存储空间是有限的

IEEE 754 标准

Javascript 中的数字存储使用了 IEEE 754 中规定的 双精度浮点数 数据类型,双精度浮点数使用 64 位(8 字节) 来存储一个 浮点数,可以表示二进位制的 53 位 有效数字,即 (0-52 位为 1) 111...111 = (53 位为 1,0-52 位为 0) 1000...000 - 1,也就是 2^53 - 1,而这也就是 JavaScript 中 Number.MAX_SAFE_INTEGER(+ 9007199254740991) 对应的值。

双精度浮点数的组成

双精度浮点数(double) 由如下几部分组成:

十进制浮点数的存储过程

有了上面的公式,接下来我们来演示一下一个十进制浮点数是如何以 双精度浮点数 的形式被存储到计算机中的,其大致分为如下两步:

下面我们通过 263.3 这个数值来演示。

十进制转二进制

分别将 263.3整数部分 263小数部分 0.3 转为对应的 二进制数,这里你可以使用便捷的 在线转换工具,也可选择手动计算:

求出 sign、exponent、mantissa 的值

最终存储形式

Number.prototype.toFixed 的舍入

关于这个方法的舍入方式,目前最多的说法就是 银行家算法 ,的确在大多情况下确实能够符合 银行家算法 的规则,但是部分情况就并不符合其规则,因此严格意义上来讲 Number.prototype.toFixed 并不算是使用了 银行家算法,如果你要问为什么,请看 ECMAScript® 2024 Language Specification (tc39.es),在下文都会提及。

银行家算法

所谓银行家算法用一句话概括为:

四舍六入五考虑,五后 有数 就进一,五后 无数 看 奇偶,五前 为偶当 舍去,五后 为奇要 进一

用例子来验证一下:

// 四舍
(1.1341).toFixed(2) = '1.13'

// 六入
(1.1361).toFixed(2) = '1.14'

// 五后 有数 ,进一
(1.1351).toFixed(2) = '1.14'

// 五后 无数,看奇偶,五前为 3 奇数,进一 
(1.1350).toFixed(2) = '1.14'

// 五后 无数,看奇偶,五前为 0 偶数,舍去
(1.1050).toFixed(2) = '1.10'

看起来没有问题是吧!

// 五后 有数,应进一
(1.1051).toFixed(2) = 1.11 (正确 √)
(1.105).toPrecision(17) = '1.1050000000000000' // 精度

// 五后 无数,看奇偶,五前为 0 偶数,应舍去
(1.105).toFixed(2) = 1.10 (正确 √)

// 五后 无数,看奇偶,五前为 2 偶数,应舍去
(1.125).toFixed(2) = 1.13 (不正确 ×)
1.125.toPrecision(17) = '1.1250000000000000' // 精度

// 五后 无数,看奇偶,五前为 4 偶数,应舍去
(1.145).toFixed(2) = 1.15 (不正确 ×)
1.145.toPrecision(17) = '1.1450000000000000' // 精度

// 五后 无数,看奇偶,五前为 6 偶数,应舍去
(1.165).toFixed(2) = 1.17 (不正确 ×)
1.165.toPrecision(17) = '1.1650000000000000' // 精度

// 五后 无数,看奇偶,五前为 8 偶数,应舍去
(1.185).toFixed(2) = 1.19 (不正确 ×)
1.185.toPrecision(17) = '1.1850000000000001' // 精度

ECMAScript 定义的 toFixed 标准

一眼望上去是不是觉得看不懂,那么这里就来尝试解释一下这个标准的内容吧(掺杂个人理解)!

  1. x = 目标数字,如:(1.145).toFixed(2)x = 1.145
  2. f = 参数,如:(1.145).toFixed(2)f = 2
  3. f = undefined,即 未传参,则将 f = 0
  4. f = Infinite,即传入了 无穷值,则抛出 RangeError 异常
  5. f < 0 或 f > 100,即传入了不在 0 - 100 之间的值,则抛出 RangeError 异常
  6. x = Infinite,即想要对 非准确值 保留位操作,则返回其 字符串形式
  7. 例如,Infinity.toFixed(2) = 'Infinity'、NaN.toFixed(2) = 'NaN'
  8. x = 计算机所能表示的数学值 ℝ(x)
  9. 数字BigInt x数学值 的转换表示为 x 的数学值,或 ℝ(x)
  10. 返回值符号 s = '',即为符号定义 初始值
  11. x < 0,则将 s = '-',并将 x = -x
  12. x ≥ 10^21,则 返回值 m = x 对应的科学计数法 表示的 字符串
  13. x < 10^21,则
  14. a. 让 n = 一个整数,其中 n / 10^f - x 尽可能接近于 0,如果有两个这样的 n,选择 较大的 n
  15. b. 若 n = 整数 0,则 m = "0",否则,m = 由 n 的 十进制 表示形式的数字组成的 字符串值(按顺序,不带前导零)
  16. c. 若 指数 f ≠ 0,则 k = m.length
  17. k ≤ f,则 z = 由代码单元 0x0030(DIGIT ZERO) 的 f+1-k 次出现组成的 字符串 m = z + m k = f + 1
  18. a = m 的第一个 k-f 码单元
  19. b = m 的其它 f 个编码单元
  20. m = a + "." + b
  21. 返回 s + m 组成的字符串

看不懂?那就挑懂的地方看

不多说了,还是用 (1.125).toFixed(2) = 1.13 举个栗子吧!

还不会,再来个 (-1.105).toFixed(2) = -1.10 的栗子吧!

如何解决前端数值的精度问题?

虽然知道了 精度丢失 的原因,也知道了 toFixed 舍入 的逻辑,但是实际上在进行计算时,我们还是希望按照实际看到的数值来进行计算或舍入,而不是底层转换过的值。

使用第三方库

需要的自行查阅:

思路扩展

浮点数计算

浮点数在 JavaScript 中经底层转换后可能会有精度丢失,但是 安全范围内的整数 却不会丢失,那么我们就可以先将 浮点数 转成 整数 进行计算后,再将计算结果成为浮点数。

0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004 举个例子,如下:

【注意】这并 非最优解,因为不是所有的浮点数都刚好被转成整数,例如 关键就在 (44.8976).toPrecision(53) 取精度后的结果小数点后四位和实际值有误差,导致最后乘积的结果也是非正确值。

超过最值

前面提到的 后端返回前端计算 产生的超过 安全范围的值,我们可以使用 BigInt 来处理,这是新增的原始值类型,它提供了一种方法来表示 大于 2^53 - 1 的整数

注意】这里的 BigInt 可不能用来处理后端返回超过安全范围内的值(如 id),因为当我们需要再将这些值转为 BigInt 之前就已经发生了精度丢失,所以在进行转换是无意义的,此时最好的方式就是接口以 字符串 的形式返回对应的值

保留指定小数位

既然 Number.prototype.toFixed() 的舍入方法并不是我们需要的,那么我们可以直接将其重写成符合的即可,例如:

Number.prototype.toFixed=function (d) { 
    var s=this+""; 
    if(!d)d=0; 
    if(s.indexOf(".")==-1)s+="."; 
    s+=new Array(d+1).join("0"); 
    if(new RegExp("^(-|+)?(d+(.d{0,"+(d+1)+"})?)d*#34;).test(s)){
        var s="0"+RegExp.$2,pm=RegExp.$1,a=RegExp.$3.length,b=true;
        if(a==d+2){
            a=s.match(/d/g); 
            if(parseInt(a[a.length-1])>4){
                for(var i=a.length-2;i>=0;i--){
                    a[i]=parseInt(a[i])+1;
                    if(a[i]==10){
                        a[i]=0;
                        b=i!=1;
                    }else break;
                }
            }
            s=a.join("").replace(new RegExp("(d+)(d{"+d+"})d#34;),"$1.$2");
 
        }if(b)s=s.substr(1); 
        return (pm+s).replace(/.$/,"");
    }return this+"";
 
}


原文链接:https://juejin.cn/post/7264208575973621815

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页面更新:2024-03-10

标签:数值   精度   小数位   都会   尾数   可能会   开发者   场景   指数   数字

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