Umgang mit schwimmender Punktpräzision in JavaScript

Umgang mit Gleitkomma-Präzision in JavaScript

Floating-Punkt-Nummern in JavaScript, wie in den meisten Programmiersprachen, werden unter Verwendung des IEEE 754-Standards dargestellt. Dieser Standard ermöglicht eine effiziente Darstellung einer Vielzahl von Zahlen, führt jedoch auch Einschränkungen in Bezug auf Präzision. Da die Floating-Punkt-Zahlen als binäre Näherungen der Dezimalzahlen gespeichert werden, können sich während der Berechnungen kleine Ungenauigkeiten ansammeln, was zu unerwarteten Ergebnissen führt. Zum Beispiel ist 0.1 0.2 aufgrund dieser inhärenten Einschränkungen möglicherweise nicht gleich 0.3 gleich. Dies ist kein Fehler in JavaScript. Es ist ein grundlegendes Merkmal dafür, wie schwimmende Punktzahlen in Computern behandelt werden. Das Verständnis dafür ist entscheidend für das Schreiben eines zuverlässigen und genauen Code, der numerische Berechnungen beinhaltet.

• Vermeiden Sie direkte Gleichstellungsvergleiche: Vergleiche niemals direkte Schwimmpunktzahlen mithilfe der === oder == -Operatoren für die Gleichheit. Aufgrund der inhärenten Ungenauigkeiten können zwei Zahlen, die theoretisch gleich sein sollten, in ihrer binären Darstellung geringfügig unterschiedlich sein. Dieser Ansatz berücksichtigt geringfügige Unstimmigkeiten, die sich aus schwebenden Punktbeschränkungen ergeben. Zum Beispiel:

runde Zahlen zu einer bestimmten Genauigkeit:

function areNumbersAlmostEqual(a, b, epsilon = 1e-9) {
  return Math.abs(a - b) < epsilon;
}

console.log(areNumbersAlmostEqual(0.1 + 0.2, 0.3)); // true

Wenn Sie mit Geldwerten oder anderen Szenarien zu tun haben, die eine feste Anzahl von Dezimalstellen erfordern, runden Sie die Ergebnisse mit der gewünschten Genauigkeit mit

ab. Beachten Sie, dass
• eine Zeichenfolge zurückgibt, sodass Sie sie möglicherweise wieder in eine Zahl konvertieren müssen, wenn weitere Berechnungen erforderlich sind. Zum Beispiel kann der Umgang mit Cents anstelle von Dollar die Berechnungen vereinfachen. Betrachten Sie die Umstrukturierung Ihrer Berechnungen oder verwenden Sie numerisch stabilere Algorithmen, um die Fehlerakkumulation zu minimieren. Verwenden Sie immer einen toleranzbasierten Vergleich, wie oben beschrieben. Wählen Sie einen Epsilon -Wert, der für den Kontext Ihrer Anwendung geeignet ist. Ein sehr kleines Epsilon kann für wissenschaftliche Berechnungen geeignet sein, während ein größerer möglicherweise für weniger anspruchsvolle Anwendungen ausreicht. Der Schlüssel besteht darin, eine Toleranz auszuwählen, die das erwartete Ungenauigkeitsniveau in Ihren Berechnungen ausmacht. Denken Sie daran, Ihre Vergleichsfunktion mit verschiedenen Eingaben gründlich zu testen, um ihre Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
  • Decimal.js: Diese Bibliothek liefert eine beliebige Dezimalarithmetik, wodurch die inhärenten Grenzen der binären schwimmenden Punktdarstellung vermieden werden. Es ist besonders nützlich, wenn es darum geht, Finanzberechnungen oder Anwendungen zu tun, die eine hohe Genauigkeit fordern. Darstellung für rationale Zahlen. Dadurch werden die Rundungsfehler beseitigt, die mit Gleitpunktzahlen verbunden sind. Betrachten Sie daher die Kompromisse sorgfältig und verwenden Sie sie nur, wenn die Notwendigkeit einer höheren Präzision die Leistungsauswirkungen überwiegt. Für viele Anwendungen reichen die zuvor genannten Techniken (Toleranzbasis-Vergleiche, Rundung, ganzzahlige Arithmetik) aus, um die Uneinheit der Floating-Punkte effektiv zu bewältigen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonUmgang mit schwimmender Punktpräzision in JavaScript. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!