从0.1+0.2=0.30000000000000004再看JS中的Number类型

写在前面

今天在看《JavaScript高级程序设计》的时候，注意到书中特地提到了0.1+0.2=0.30000000000000004这样一个浮点数计算错误的问题，以为颇有意思。平时在工做中对于浮点数了解地并很少，正好最近小组同窗也遇到了这个问题，准备来总结下这个看似简单的Number基础类型，其实并不简单。这篇博客意在从这个奇怪的计算结果去学习总结浮点数的相关知识。

两个既定的事实

1. 在JS中可否表示的数字的绝对值范围是5e-324 ~ 1.7976931348623157e+308，这一点能够经过Number.MAX_VALUE和Number.MIN_VALUE来获得证明
2. 在JS中可以表示的最大安全整数的范围是：-9007199254740991 ~ 9007199254740991，这一点能够经过Number.MIN_SAFE_INTEGER和Number.MAX_SAFE_INTEGER来求证

两个存在的问题

1. 在四则运算中存在精度丢失的问题，好比： 01 + 0.2 //0.30000000000000004
2. 超过最大安全整数的运算是不安全的，好比：9007199254740991 + 2 // 9007199254740992

Why？

想要解释清楚上述的两个事实和问题，须要先知道小数在计算机中是如何存储的：

知识点！！！

1. 把这个浮点数转成对应的二进制数，并用科学计数法表示
2. 把这个数值经过IEEE 754标准表示成真正会在计算机中存储的值

咱们知道，JS中的Number类型使用的是双精度浮点型，也就是其余语言中的double类型。而双精度浮点数使用64 bit来进行存储，结构图以下：

也就是说一个Number类型的数字在内存中会被表示成：s x m x 2^e这样的格式。

在ES规范中规定e的范围在-1074 ~ 971，而m最大能表示的最大数是52个1，最小能表示的是1，这里须要注意：

知识点！！！

二进制的第一位有效数字一定是1，所以这个1不会被存储，能够节省一个存储位，所以尾数部分能够存储的范围是1 ~ 2^(52+1)

也就是说Number能表示的最大数字绝对值范围是 2^-1074 ~ 2^(53+971)

精度丢失

前面提到，计算机中存储小数是先转换成二进制进行存储的，咱们来看一下0.1和0.2转换成二进制的结果：

(0.1)10 => (00011001100110011001(1001)...)2

(0.2)10 => (00110011001100110011(0011)...)2

复制代码

能够发现，0.1和0.2转成二进制以后都是一个无限循环的数，前面提到尾数位只能存储最多53位有效数字，这时候就必须来进行四舍五入了，而这个取舍的规则就是在IEEE 754中定义的，0.1最终能被存储的有效数字是

0001(1001)(1001)(1001)(1001)(1001)(1001)(1001)(1001)(1001)(1001)(1001)(1001)101
+
(0011)(0011)(0011)(0011)(0011)(0011)(0011)(0011)(0011)(0011)(0011)(0011)(0011)01
=
0100(1100)(1100)(1100)(1100)(1100)(1100)(1100)(1100)(1100)(1100)(1100)(1100)111
复制代码

这里注意，53位的存储位指的是能存53位有效数字，所以前置的0不算，要日后再取到53位有效数字为止。

最终的这个二进制数转成十进制就是0.30000000000000004（不信的话能够找一个在线进制转换工具试一下。

小结

到此，这个精度丢失的问题已经解释清楚了，用一句话来归纳就是，计算机中用二进制来存储小数，而大部分小数转成二进制以后都是无限循环的值，所以存在取舍问题，也就是精度丢失。

最大安全整数

这里直接推荐一篇文章，关于这个问题讲的很是清楚（文中有一处错误，会在下面指出。

若是懒得看英文的话，能够看个人总结：

最大安全整数9007199254740991对应的二进制数如图：

53位有效数字都存储满了以后，想要表示更大的数字，就只能往指数数加一位，这时候尾数由于没有多余的存储空间，所以只能补0。

如图全部，在指数位为53的状况下，最后一位尾数位为0的数字能够被精确表示，而最后一位尾数为为1的数字都不能被精确表示。也就是能够被精确表示和不能被精确表示的比例是1:1。

同理，当指数为54的时候，只有最后两位尾数为00的能够被精确表示，也就是能够被精确表示和不能被精确表示的比例是1:3，当有效位数达到x（x>53）的时候，能够被精确表示和不能被精确表示的比例将是1 : 2^(x-53) - 1。

能够预见的是，在指数愈来愈高的时候，这个指数会成指数增加，所以在Number.MAX_SAFE_INTEGER ~ Number.MAX_VALUE之间能够被精确表示的整数能够说是百里挑一。

我发现这篇文章中的一个错误，文章中指出9007199254740998这个数字不能被精确表示，其实是能够的，在指数位是53的状况下，偶数能够被精确表示，奇数不能被精确表示，不能被精确表示的最小偶数应该是当指数位为54，而且最后两位尾数为0的时候。

小结

之因此会有最大安全整数这个概念，本质上仍是由于数字类型在计算机中的存储结构。在尾数位不够补零以后，只要是多余的尾数为1所对应的整数都不能被精确表示。

总结

能够发现，不论是浮点数计算的计算结果错误和大整数的计算结果错误，最终均可以归结到JS的精度只有53位（尾数只能存储53位的有效数字）。那么咱们在平常工做中碰到这两个问题该如何解决呢？

大而全的解决方案就是使用mathjs，看一下mathjs的输出：

math.config({
    number: 'BigNumber',      
    precision: 64 
});

console.log(math.format(math.eval('0.1 + 0.2'))); // '0.3'

console.log(math.format(math.eval('0.23 * 0.34 * 0.92'))); // '0.071944'

console.log(math.format(math.eval('9007199254740991 + 2'))); // '9.007199254740993e+15'

复制代码

其实平时在遇到整型溢出的状况是很是少的，大部分场景是浮点数的计算，若是不想由于一些简单的计算引入mathjs的话，也能够本身来实现运算函数（须要考虑数字是否越界和当数字被表示成科学计数法的场景），若是懒得本身实现的话，可使用这个1k都不到的number-precision，这个工具库API简洁不少，已经能够解决浮点数的计算问题了（看了代码，对于超出Number.MAX_SAFE_INTEGER的数字的处理方式是抛出warning）。

参考资料

• 双精度浮点数wiki
• 谁偷了你的精度
• Here is what you need to know about JavaScript’s Number type

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