处理JavaScript中的浮点精度

JavaScript中的浮点精度> JavaScript中的浮点数，就像大多数编程语言中一样，使用IEEE 754标准表示。该标准允许有效地表示广泛的数字，但也引入了有关精度的限制。 由于浮点数是作为十进制数字的二进制近似值存储的，因此在计算过程中可能会累积小的不准确性，从而导致意外结果。 例如，由于这些固有的局限性，

可能完全不等于0.1 0.2。这不是JavaScript中的错误；这是计算机中浮点数如何处理的基本特征。了解这对于编写涉及数值计算的可靠和准确的代码至关重要。0.3>

>在执行JavaScript中浮点数的计算时，我如何避免意外结果？>几种策略可以减轻因浮点数不正确而产生的意外结果的风险：

• >避免直接的平等比较：切勿使用或===运算符进行平等直接比较浮点数。由于固有的不准确性，理论上应该相等的两个数字在其二进制表示方面可能会略有不同。==
• >使用基于公差的比较：而不是直接等值，比较两个数字之间的绝对差异与小于较小的容忍值（epsilon）之间的绝对差异。 这种方法是由于浮点限制引起的少量差异。 例如：

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

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

• 圆形数字到特定的精度：toFixed()如果您要处理货币值或其他需要固定数量小数位置的货币值或其他情况，则使用toFixed()将结果四舍五入到所需的精度。 请记住，
返回字符串，因此，如果需要进一步的计算，则可能需要将其转换回一个数字。
• >在可能的情况下使用整数算术：
>如果可以重新计算以使用整数而不是浮点数，则可以完全消除精确的问题。例如，处理美分代替美元可以简化计算。
>注意误差的积累：在迭代计算或涉及浮点数的循环中，较小的错误会随着时间的推移而累积，从而导致大量差异。 考虑重组您的计算或使用更稳定的算法来最大程度地减少错误积累。

>在JavaScript中比较浮点数的最佳实践是什么最佳实践？ 始终如上所述使用基于公差的比较。 选择适合您应用程序上下文的Epsilon值。一个很小的epsilon可能适合科学计算，而较大的epsilon可能足以满足要求较少的应用。 关键是选择一种计算中预期不精确水平的公差。 请记住要通过各种输入彻底测试您的比较功能，以确保其可靠性。

>是否有任何库或技术来提高JavaScript中的浮点数计算的精确性？=====

• DECIMAL.JS：该库提供了任意精确的十进制算术，避免了二进制浮点数表示的固有局限性。 在处理需要高准确性的财务计算或应用程序时，它特别有用。
• > bignumber.js：类似于DECIMAL.JS，Bignumber.js，bignumber.js提供任意精确的算术，提供各种数字格式和操作。用于理性数字。这消除了与浮点数相关的舍入错误。 因此，请仔细考虑权衡取舍，并且仅在需要更高精度的情况下使用它们会超过绩效影响。 对于许多应用，前面提到的技术（基于公差的比较，舍入，整数算术）足以有效地管理浮点不精确。

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