摘要:所以永遠(yuǎn)不要相信浮點數(shù)結(jié)果精確到了最后一位,也永遠(yuǎn)不要比較兩個浮點數(shù)是否相等。如果確實需要更高的精度,應(yīng)該使用任意精度數(shù)學(xué)函數(shù)或者函數(shù)那么上面的算式我們應(yīng)該改寫為這樣就能解決浮點數(shù)的計算問題了轉(zhuǎn)自
bc是Binary Calculator的縮寫。bc*函數(shù)的參數(shù)都是操作數(shù)加上一個可選的 [int scale],比如string bcadd(string $left_operand, string $right_operand[, int $scale]),如果scale沒有提供,就用bcscale的缺省值。這里大數(shù)直接用一個由0-9組成的string表示,計算結(jié)果返回的也是一個 string。
bcadd — 將兩個高精度數(shù)字相加
bccomp — 比較兩個高精度數(shù)字,返回-1, 0, 1
bcdiv — 將兩個高精度數(shù)字相除
bcmod — 求高精度數(shù)字余數(shù)
bcmul — 將兩個高精度數(shù)字相乘
bcpow — 求高精度數(shù)字乘方
bcpowmod — 求高精度數(shù)字乘方求模,數(shù)論里非常常用
bcscale — 配置默認(rèn)小數(shù)點位數(shù),相當(dāng)于就是Linux bc中的”scale=”
bcsqrt — 求高精度數(shù)字平方根
bcsub — 將兩個高精度數(shù)字相減
首先看一段代碼:
$a = 0.1;
$b = 0.7;
var_dump(($a + $b) == 0.8);
打印出來的值居然為 boolean false
這是為啥?PHP手冊對于浮點數(shù)有以下警告信息:
Warning
浮點數(shù)精度
顯然簡單的十進(jìn)制分?jǐn)?shù)如同 0.1 或 0.7 不能在不丟失一點點精度的情況下轉(zhuǎn)換為內(nèi)部二進(jìn)制的格式。這就會造成混亂的結(jié)果:例如,floor((0.1+0.7)*10) 通常會返回 7 而不是預(yù)期中的 8,因為該結(jié)果內(nèi)部的表示其實是類似 7.9999999999...。
這和一個事實有關(guān),那就是不可能精確的用有限位數(shù)表達(dá)某些十進(jìn)制分?jǐn)?shù)。例如,十進(jìn)制的 1/3 變成了 0.3333333. . .。
所以永遠(yuǎn)不要相信浮點數(shù)結(jié)果精確到了最后一位,也永遠(yuǎn)不要比較兩個浮點數(shù)是否相等。如果確實需要更高的精度,應(yīng)該使用任意精度數(shù)學(xué)函數(shù)或者 gmp 函數(shù)
那么上面的算式我們應(yīng)該改寫為
$a = 0.1;
$b = 0.7;
var_dump(bcadd($a,$b,2) == 0.8);
這樣就能解決浮點數(shù)的計算問題了
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摘要:浮點數(shù)類型包括單精度浮點數(shù)和雙精度浮點數(shù)。小結(jié)通過浮點數(shù)精度的問題,了解到浮點數(shù)的小數(shù)用二進(jìn)制的表示。以后,在使用浮點數(shù)運算的時候,一定要慎之又慎,細(xì)節(jié)決定成敗。 概述 記錄下,工作中遇到的坑 ... 關(guān)于 PHP 浮點數(shù)運算,特別是金融行業(yè)、電子商務(wù)訂單管理、數(shù)據(jù)報表等相關(guān)業(yè)務(wù),利用浮點數(shù)進(jìn)行加減乘除時,稍不留神運算結(jié)果就會出現(xiàn)偏差,輕則損失幾十萬,重則會有信譽損失,甚至吃上官司,我...
摘要:也就是說不僅是會產(chǎn)生這種問題,只要是采用的浮點數(shù)編碼方式來表示浮點數(shù)時,則會產(chǎn)生這類問題。到這里我們都理解只要采取的浮點數(shù)編碼的語言均會出現(xiàn)上述問題,只是它們的標(biāo)準(zhǔn)類庫已經(jīng)為我們提供了解決方案而已。 Brief 一天有個朋友問我JS中計算0.7 * 180怎么會等于125.99999999998,坑也太多了吧!那時我猜測是二進(jìn)制表示數(shù)值時發(fā)生round-off error所導(dǎo)致,但并不...
摘要:起步浮點數(shù)的一個普遍的問題是它們不能精確的表示十進(jìn)制數(shù)。這是由于底層和標(biāo)準(zhǔn)通過自己的浮點單位去執(zhí)行算術(shù)時的特征。看似有窮的小數(shù)在計算機(jī)的二進(jìn)制表示里卻是無窮的。盡管代碼看起來比較奇怪,使用字符串來表示數(shù)字,但是支持所有常用的數(shù)學(xué)運算。 起步 浮點數(shù)的一個普遍的問題是它們不能精確的表示十進(jìn)制數(shù)。 >>> a = 4.2 >>> b = 2.1 >>> a + b 6.3000000000...
摘要:本文通過介紹的二進(jìn)制存儲標(biāo)準(zhǔn)來理解浮點數(shù)運算精度問題,和理解對象的等屬性值是如何取值的,最后介紹了一些常用的浮點數(shù)精度運算解決方案。浮點數(shù)精度運算解決方案關(guān)于浮點數(shù)運算精度丟失的問題,不同場景可以有不同的解決方案。 本文由云+社區(qū)發(fā)表 相信大家在平常的 JavaScript 開發(fā)中,都有遇到過浮點數(shù)運算精度誤差的問題,比如 console.log(0.1+0.2===0.3)// fa...
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