JavaScript中的number的詳細介紹

這篇文章帶給大家的內容是關於JavaScript中的number的詳細介紹，有一定的參考價值，有需要的朋友可以參考一下，希望對你有幫助。

聲明：需要讀者對二進位有一定的了解

對於JavaScript 開發者來說，或多或少都遇到過js 在處理數字上的奇怪現象，例如：

> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
> 0.1 + 1 - 1
0.10000000000000009
> 0.1 * 0.2
0.020000000000000004
> Math.pow(2, 53)
9007199254740992
> Math.pow(2, 53) + 1
9007199254740992
> Math.pow(2, 53) + 3
9007199254740996

如果想要弄清楚為什麼會出現這些奇怪現象，首先要弄清楚JavaScript 是怎麼編碼數字的。

1. JavaScript 是怎麼編碼數字的

JavaScript 中的數字，不管是整數、小數、分數，或是正數、負數，全部都是浮點數，都是用8 個位元組（64 位元）來儲存的。

一個數字（如12、0.12、-999）在記憶體中佔用8 個位元組（64 位元），儲存方式如下：

1. 0 - 51：分數部分（52 位元）

2. #52 - 62：指數部分（11 位元）

3. 63：符號位元：0 表示這個數是正數，1 表示這個數是負數）

符號位元很好理解，用於指明是正數還是負數，且只有1 位元、兩種情況（0 表示正數，1 表示負數）。

其他兩部分是分數部分和指數部分，用來計算一個數的絕對值。

1.1 絕對值計算公式

1: abs = 1.f * 2 ^ (e - 1023)             0  0
3: abs = 0                                e = 0, f = 0
4: abs = NaN                              e = 2047, f > 0
5: abs = ∞ (infinity, 无穷大)              e = 2047, f = 0

說明：

• 這個公式是二進位的演算法公式，結果用abs 表示，分數部分以f 表示，指數部分以e 表示

• ##2 ^ (e - 1023) 表示2 的e - 1023 次方

• 因為分數部分佔52 位，所以

  f 的取值範圍為00...00（中間省略48 個0） 到11...11（中間省略48 個1）

• 因為指數部分佔11 位，所以

  e 的值範圍為0（00000000000） 到2047（ 11111111111）

從上面的公式可以看出：

• 1 的儲存方式：1.00 * 2 ^ (1023 - 1023)（f = 0000..., e = 1023，... 表示48 個0）

• #2 的儲存方式：1.00 * 2 ^ (1024 - 1023)（f = 0000..., e = 1024 ，... 表示48 個0）

• 9 的儲存方式：1.01 * 2 ^ (1025 - 1023) （f = 0100..., e = 1025，... 表示48 個0）

• 0.5 的儲存方式：1.00 * 2 ^ (1022 - 1023)（f = 0000..., e = 1022，...表示48 個0）

• 0.625 的儲存方式：1.01 * 2 ^ (1021 - 1023)（f = 0100 ..., e = 1021，... 表示48 個0)

1.2 絕對值的取值範圍與邊界

從上面的公式可以看出：

1.2.1

0

當

0 時，取值範圍為：f = 0, e = 1 到f = 11...11, e = 2046（中間省略48 個1）

即：

Math.pow(2, -1022) 到~= Math.pow(2, 1024) - 1（～= 表示約等於）

這當中，

~= Math.pow(2, 1024) - 1 就是Number.MAX_VALUE 的值，js 所能表示的最大數值。

1.2.2

e = 0, f > 0

當

e = 0, f > 0 時，取值範圍為：f = 00...01, e = 0（中間省略48 個0） 到f = 11...11, e = 0（中間省略48 個1）

即：

Math.pow(2, -1074) 到~= Math.pow(2, -1022)（～=表示約等於）

這當中，

Math.pow(2, -1074) 就是Number.MIN_VALUE 的值，js 所能表示的最小數值（絕對值）。

1.2.3

e = 0, f = 0

#這只表示一個值

0，但加上符號位，所以有 0 與-0。

但在運算中：

> +0 === -0
true

1.2.4

e = 2047, f > 0

這只表示一種值

NaN。

但在運算中：

> NaN == NaN
false

> NaN === NaN
false

1.2.5

e = 2047, f = 0

這只表示一個值

∞ (infinity, 無窮大)。

在運算中：

> Infinity === Infinity
true

> -Infinity === -Infinity
true

1.3 絕對值的最大安全值

從上面可以看出，8 個位元組能儲存的最大數值是

Number .MAX_VALUE 的值，也就是~= Math.pow(2, 1024) - 1。

但這個數值並不安全：從

1 到 Number.MAX_VALUE 中間的數字並不連續，而是離散的。

比如：Number.MAX_VALUE - 1, Number.MAX_VALUE - 2 等数值都无法用公式得出，就存储不了。

所以这里引出了最大安全值 Number.MAX_SAFE_INTEGER，也就是从 1 到 Number.MAX_SAFE_INTEGER 中间的数字都是连续的，处在这个范围内的数值计算都是安全的。

当 f = 11...11, e = 1075（中间省略 48 个 1）时，取得这个值 111...11（中间省略 48 个 1），即 Math.pow(2, 53) - 1。

大于 Number.MAX_SAFE_INTEGER：Math.pow(2, 53) - 1 的数值都是离散的。

比如：Math.pow(2, 53) + 1, Math.pow(2, 53) + 3 不能用公式得出，无法存储在内存中。

所以才会有文章开头的现象：

> Math.pow(2, 53)
9007199254740992

> Math.pow(2, 53) + 1
9007199254740992

> Math.pow(2, 53) + 3
9007199254740996

因为 Math.pow(2, 53) + 1 不能用公式得出，就无法存储在内存中，所以只有取最靠近这个数的、能够用公式得出的其他数，Math.pow(2, 53)，然后存储在内存中，这就是失真，即不安全。

1.4 小数的存储方式与计算

小数中，除了满足 m / (2 ^ n)（m, n 都是整数）的小数可以用完整的 2 进制表示之外，其他的都不能用完整的 2 进制表示，只能无限的逼近一个 2 进制小数。

（注：[2] 表示二进制，^ 表示 N 次方）

0.5 = 1 / 2 = [2]0.1
0.875 = 7 / 8 = 1 / 2 + 1 / 4 + 1 / 8 = [2]0.111

# 0.3 的逼近

0.25 ([2]0.01) <p>从上面可以看出，小数中大部分都只是近似值，只有少部分是真实值，所以只有这少部分的值（满足 <code>m / (2 ^ n)</code> 的小数）可以直接比较大小，其他的都不能直接比较。</p><pre class="brush:php;toolbar:false">> 0.5 + 0.125 === 0.625
true

> 0.1 + 0.2 === 0.3
false

为了安全的比较两个小数，引入 Number.EPSILON [Math.pow(2, -52)] 来比较浮点数。

> Math.abs(0.1 + 0.2 - 0.3) <h3 id="小数最大保留位数">1.5 小数最大保留位数</h3><p><code>js</code> 从内存中读取一个数时，最大保留 <code>17</code> 位有效数字。</p><pre class="brush:php;toolbar:false">> 0.010011001100110011001100110011001100110011001100110011
0.30000000000000000
0.3

> 0.010011001100110011001100110011001100110011001100110010
0.29999999999999993

> 0.010011001100110011001100110011001100110011001100110100
0.30000000000000004

> 0.0000010100011110101110000101000111101011100001010001111100
0.020000000000000004

2. Number 对象中的常量

2.1 Number.EPSILON

表示 1 与 Number 可表示的大于 1 的最小的浮点数之间的差值。

Math.pow(2, -52)

用于浮点数之间安全的比较大小。

2.2 Number.MAX_SAFE_INTEGER

绝对值的最大安全值。

Math.pow(2, 53) - 1

2.3 Number.MAX_VALUE

js 所能表示的最大数值（8 个字节能存储的最大数值）。

~= Math.pow(2, 1024) - 1

2.4 Number.MIN_SAFE_INTEGER

最小安全值（包括符号）。

-(Math.pow(2, 53) - 1)

2.5 Number.MIN_VALUE

js 所能表示的最小数值（绝对值）。

Math.pow(2, -1074)

2.6 Number.NEGATIVE_INFINITY

负无穷大。

-Infinity

2.7 Number.POSITIVE_INFINITY

正无穷大。

+Infinity

2.8 Number.NaN

非数字。

3. 寻找奇怪现象的原因

3.1 为什么 0.1 + 0.2 结果是 0.30000000000000004

与 0.3 的逼近算法类似。

0.1 的存储方式：[2]0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011010

(f = 1001100110011001100110011001100110011001100110011010, e = 1019)
0.2 的存储方式：[2]0.0011001100110011001100110011001100110011001100110011010
(f = 1001100110011001100110011001100110011001100110011010, e = 1020)

0.1 + 0.2: 0.0100110011001100110011001100110011001100110011001100111
(f = 00110011001100110011001100110011001100110011001100111, e = 1021)

但 f = 00110011001100110011001100110011001100110011001100111 有 53 位，超过了正常的 52 位，无法存储，所以取最近的数：

0.1 + 0.2: 0.010011001100110011001100110011001100110011001100110100
(f = 0011001100110011001100110011001100110011001100110100, e = 1021)

js 读取这个数字为 0.30000000000000004

3.2 为什么 Math.pow(2, 53) + 1 结果是 Math.pow(2, 53)

因为 Math.pow(2, 53) + 1 不能用公式得出，无法存储在内存中，所以只有取最靠近这个数的、能够用公式得出的其他数。

比这个数小的、最靠近的数：

Math.pow(2, 53)
(f = 0000000000000000000000000000000000000000000000000000, e = 1076)

比这个数大的、最靠近的数：

Math.pow(2, 53) + 2
(f = 0000000000000000000000000000000000000000000000000001, e = 1076)

取第一个数：Math.pow(2, 53)。

所以：

> Math.pow(2, 53) + 1 === Math.pow(2, 53)
true

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