如何解决JavaScript中0.1+0.2不等于0.3
console.log(0.1+0.2===0.3)// true or false??
在正常的数学逻辑思维中,0.1+0.2=0.3这个逻辑是正确的,但是在JavaScript
中0.1+0.2!==0.3,这是为什么呢?这个问题也会偶尔被用来当做面试题来考查面试者对JavaScript
的数值的理解程度。
在JavaScript中
的二进制的浮点数0.1和0.2并不是十分精确,在他们相加的结果并非正好等于0.3,而是一个比较接近的数字 0.30000000000000004 ,所以条件判断结果为 false
。
那么应该怎样来解决0.1+0.2等于0.3呢? 最好的方法是设置一个误差范围值,通常称为”机器精度“,而对于Javascript
来说,这个值通常是2^-52,而在ES6
中,已经为我们提供了这样一个
属性:Number.EPSILON
,而这个值正等于2^-52。这个值非常非常小,在底层计算机已经帮我们运算好,并且无限接近0,但不等于0,。这个时候我们只要判断(0.1+0.2)-0.3小于
Number.EPSILON
,在这个误差的范围内就可以判定0.1+0.2===0.3为true
。
function numbersequal(a,b){ return Math.abs(a-b)<Number.EPSILON; } var a=0.1+0.2, b=0.3; console.log(numbersequal(a,b)); //true
但是这里要考虑兼容性的问题了,在chrome
中支持这个属性,但是IE
并不支持(笔者的版本是IE10
不兼容),所以我们还要解决IE
的不兼容问题。
Number.EPSILON=(function(){ //解决兼容性问题 return Number.EPSILON?Number.EPSILON:Math.pow(2,-52); })(); //上面是一个自调用函数,当JS文件刚加载到内存中,就会去判断并返回一个结果,相比if(!Number.EPSILON){ // Number.EPSILON=Math.pow(2,-52); //}这种代码更节约性能,也更美观。 function numbersequal(a,b){ return Math.abs(a-b)<Number.EPSILON; } //接下来再判断 var a=0.1+0.2, b=0.3; console.log(numbersequal(a,b)); //这里就为true了
这个是二进制浮点数最大的问题(不仅 JavaScript
,所有遵循IEEE 754
规范的语言都是如此)。
注意:有人认为,JavaScript
应该采用一种可以精确呈现数字的实现方式。一直以来出现过很多替代方案,只是都没能成为标准,以后大概也不会。这个问题看似简单,实则不
然,否则早就解决了。
问题是,如果一些数字无法做到完全精确,是否意味着数字类型毫无用处呢?答案当然是否定的。
在处理带有小数的数字时需要特别注意。很多(也许是绝大多数)程序只需要处理整数,最大不超过百万或者万亿,此时使用 JavaScript
的数字类型是绝对安全的。

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