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mqyqingfeng
JavaScript 深入之浮点数精度
前言
0.1 + 0.2 是否等于 0.3 作为一道经典的面试题，已经广外熟知，说起原因，大家能回答出这是浮点数精度问题导致，也能辩证的看待这并非是 ECMAScript 这门语言的问题，今天就是具体看一下背后的原因。
数字类型
ECMAScript 中的 Number 类型使用 IEEE754 标准来表示整数和浮点数值。所谓 IEEE754 标准，全称 IEEE 二进制浮点数算术标准，这个标准定义了表示浮点数的格式等内容。
在 IEEE754 中，规定了四种表示浮点数值的方式：单精确度（32位）、双精确度（64位）、延伸单精确度、与延伸双精确度。像 ECMAScript 采用的就是双精确度，也就是说，会用 64 位来储存一个浮点数。
浮点数转二进制
我们来看下 1020 用十进制的表示：
1020 = 1 * 10^3 + 0 * 10^2 + 2 * 10^1 + 0 * 10^0
所以 1020 用十进制表示就是 1020……(哈哈)
如果 1020 用二进制来表示呢？
1020 = 1 * 2^9 + 1 * 2^8 + 1 * 2^7 + 1 * 2^6 + 1 * 2^5 + 1 * 2^4 + 1 * 2^3 + 1 * 2^2 + 0 * 2^1 + 0 * 2^0
所以 1020 的二进制为 1111111100
那如果是 0.75 用二进制表示呢？同理应该是：
0.75 = a * 2^-1 + b * 2^-2 + c * 2^-3 + d * 2^-4 + ...
因为使用的是二进制，这里的 abcd……的值的要么是 0 要么是 1。
那怎么算出 abcd…… 的值呢，我们可以两边不停的乘以 2 算出来，解法如下：
0.75 = a * 2^-1 + b * 2^-2 + c * 2^-3 + d * 2^-4...
两边同时乘以 2
1 + 0.5 = a * 2^0 + b * 2^-1 + c * 2^-2 + d * 2^-3... (所以 a = 1)
剩下的：
0.5 = b * 2^-1 + c * 2^-2 + d * 2^-3...
再同时乘以 2
1 + 0 = b * 2^0 + c * 2^-2 + d * 2^-3... (所以 b = 1)
所以 0.75 用二进制表示就是 0.ab，也就是 0.11
然而不是所有的数都像 0.75 这么好算，我们来算下 0.1：
0.1 = a * 2^-1 + b * 2^-2 + c * 2^-3 + d * 2^-4 + ...
0 + 0.2 = a * 2^0 + b * 2^-1 + c * 2^-2 + ... (a = 0)
0 + 0.4 = b * 2^0 + c * 2^-1 + d * 2^-2 + ... (b = 0)
0 + 0.8 = c * 2^0 + d * 2^-1 + e * 2^-2 + ... (c = 0)
1 + 0.6 = d * 2^0 + e * 2^-1 + f * 2^-2 + ... (d = 1)
1 + 0.2 = e * 2^0 + f * 2^-1 + g * 2^-2 + ... (e = 1)
0 + 0.4 = f * 2^0 + g * 2^-1 + h * 2^-2 + ... (f = 0)
0 + 0.8 = g * 2^0 + h * 2^-1 + i * 2^-2 + ... (g = 0)
1 + 0.6 = h * 2^0 + i * 2^-1 + j * 2^-2 + ... (h = 1)
....
然后你就会发现，这个计算在不停的循环，所以 0.1 用二进制表示就是 0.00011001100110011……
浮点数的存储
虽然 0.1 转成二进制时是一个无限循环的数，但计算机总要储存吧，我们知道 ECMAScript 使用 64 位来储存一个浮点数，那具体是怎么储存的呢？这就要说回 IEEE754 这个标准了，毕竟是这个标准规定了存储的方式。
这个标准认为，一个浮点数 (Value) 可以这样表示：
Value = sign * exponent * fraction
看起来很抽象的样子，简单理解就是科学计数法……
比如 -1020，用科学计数法表示就是:
-1 * 10^3 * 1.02
sign 就是 -1，exponent 就是 10^3，fraction 就是 1.02
对于二进制也是一样，以 0.1 的二进制 0.00011001100110011…… 这个数来说：
可以表示为：
1 * 2^-4 * 1.1001100110011……
其中 sign 就是 1，exponent 就是 2^-4，fraction 就是 1.1001100110011……
而当只做二进制科学计数法的表示时，这个 Value 的表示可以再具体一点变成：
V = (-1)^S * (1 + Fraction) * 2^E
(如果所有的浮点数都可以这样表示，那么我们存储的时候就把这其中会变化的一些值存储起来就好了)
我们来一点点看：
(-1)^S 表示符号位，当 S = 0，V 为正数；当 S = 1，V 为负数。
再看 (1 + Fraction)，这是因为所有的浮点数都可以表示为 1.xxxx * 2^xxx 的形式，前面的一定是 1.xxx，那干脆我们就不存储这个 1 了，直接存后面的 xxxxx 好了，这也就是 Fraction 的部分。
最后再看 2^E
如果是 1020.75，对应二进制数就是 1111111100.11，对应二进制科学计数法就是 1 * 1.11111110011 * 2^9，E 的值就是 9，而如果是 0.1 ，对应二进制是 1 * 1.1001100110011…… * 2^-4， E 的值就是 -4，也就是说，E 既可能是负数，又可能是正数，那问题就来了，那我们该怎么储存这个 E 呢？
我们这样解决，假如我们用 8 位来存储 E 这个数，如果只有正数的话，储存的值的范围是 0 ~ 254，而如果要储存正负数的话，值的范围就是 -127~127，我们在存储的时候，把要存储的数字加上 127，这样当我们存 -127 的时候，我们存 0，当存 127 的时候，存 254，这样就解决了存负数的问题。对应的，当取值的时候，我们再减去 127。
所以呢，真到实际存储的时候，我们并不会直接存储 E，而是会存储 E + bias，当用 8 位的时候，这个 bias 就是 127。
所以，如果要存储一个浮点数，我们存 S 和 Fraction 和 E + bias 这三个值就好了，那具体要分配多少个位来存储这些数呢？IEEE754 给出了标准：
在这个标准下：
我们会用 1 位存储 S，0 表示正数，1 表示负数。
用 11 位存储 E + bias，对于 11 位来说，bias 的值是 2^(11-1) - 1，也就是 1023。
用 52 位存储 Fraction。
举个例子，就拿 0.1 来看，对应二进制是 1 * 1.1001100110011…… * 2^-4， Sign 是 0，E + bias 是 -4 + 1023 = 1019，1019 用二进制表示是 1111111011，Fraction 是 1001100110011……
对应 64 位的完整表示就是：
0 01111111011 1001100110011001100110011001100110011001100110011010
同理, 0.2 表示的完整表示是：
0 01111111100 1001100110011001100110011001100110011001100110011010
所以当 0.1 存下来的时候，就已经发生了精度丢失，当我们用浮点数进行运算的时候，使用的其实是精度丢失后的数。
浮点数的运算
关于浮点数的运算，一般由以下五个步骤完成：对阶、尾数运算、规格化、舍入处理、溢出判断。我们来简单看一下 0.1 和 0.2 的计算。
首先是对阶，所谓对阶，就是把阶码调整为相同，比如 0.1 是 1.1001100110011…… * 2^-4，阶码是 -4，而 0.2 就是 1.10011001100110...* 2^-3，阶码是 -3，两个阶码不同，所以先调整为相同的阶码再进行计算，调整原则是小阶对大阶，也就是 0.1 的 -4 调整为 -3，对应变成 0.11001100110011…… * 2^-3
接下来是尾数计算:
0.1100110011001100110011001100110011001100110011001101
+ 1.1001100110011001100110011001100110011001100110011010
————————————————————————————————————————————————————————
10.0110011001100110011001100110011001100110011001100111
我们得到结果为 10.0110011001100110011001100110011001100110011001100111 * 2^-3
将这个结果处理一下，即结果规格化，变成 1.0011001100110011001100110011001100110011001100110011(1) * 2^-2
括号里的 1 意思是说计算后这个 1 超出了范围，所以要被舍弃了。
再然后是舍入，四舍五入对应到二进制中，就是 0 舍 1 入，因为我们要把括号里的 1 丢了，所以这里会进一，结果变成
1.0011001100110011001100110011001100110011001100110100 * 2^-2
本来还有一个溢出判断，因为这里不涉及，就不讲了。
所以最终的结果存成 64 位就是
0 01111111101 0011001100110011001100110011001100110011001100110100
将它转换为10进制数就得到 0.30000000000000004440892098500626
因为两次存储时的精度丢失加上一次运算时的精度丢失，最终导致了 0.1 + 0.2 !== 0.3
其他
// 十进制转二进制
parseFloat(0.1).toString(2);
=> "0.0001100110011001100110011001100110011001100110011001101"
// 二进制转十进制
parseInt(1100100,2)
=> 100
// 以指定的精度返回该数值对象的字符串表示
(0.1 + 0.2).toPrecision(21)
=> "0.300000000000000044409"
(0.3).toPrecision(21)
=> "0.299999999999999988898"
参考
深入系列
JavaScript深入系列目录地址：https://github.com/mqyqingfeng/Blog
JavaScript深入系列预计写十五篇左右，旨在帮大家捋顺JavaScript底层知识，重点讲解如原型、作用域、执行上下文、变量对象、this、闭包、按值传递、call、apply、bind、new、继承等难点概念。
如果有错误或者不严谨的地方，请务必给予指正，十分感谢。如果喜欢或者有所启发，欢迎 star，对作者也是一种鼓励。
1.tcp三次握手的原理和过程，tcp与udp有什么区别 2.http和https有什么区别，加密方式是什么，传输原理是什么 3.防抖和节流有什么用，一般的使用场景，原理是什么 4.手写判断一个字符串是不是回文字符串，如果能使用js中的方法，你会使用哪一个方法 5.跨域是什么？怎么解决跨域？ 6.状态码都有哪些？304是指什么意思 7.浏览器的缓存机制是什么，怎么实现缓存，怎么想让特定文件进行缓存 8.函数和对象的区别是什么 9.redux是什么，为什么要使用redux，工作原理是什么 10.js中的事件循环是什么原理
JavaScript深入系列目录地址：https://github.com/mqyqingfeng/Blog。 👈这里多了个句号 点进去是 404
突然晕了，既然0.1在存储的时候就已经精度丢失了，那么1 - 0.1 == 0.9是怎么计算的
可能是0.1精度丢失舍入处理向上进位了，0.2也是向上进位的，所以加起来比0.3大
我们这样解决，假如我们用 8 位字节来存储 E 这个数，如果只有正数的话，储存的值的范围是 0 ~ 254，
这里没有理解，为什么是0~254呢，2^8的256，去掉一个0，是255.
2位的话，2^2 = 4, 二进制分别是，00，01，10，11，表达范围是，0，1，2，3 也就是 闭区间[0,3]
这里是遗漏了什么细节么？麻烦各位大佬解答下。
我这算了下，不知道公式对不对。 n位的无符号二进制表达范围公式是不是 [0,(2^n)-1] ? n位的有符号二进制表达范围公式是不是 [-{(2^n)-2}/2,{(2^n)-2}/2]? 因为有-0和+0所以要在个数上-2.组成原理都快忘完了。
强啊，思路很清晰，正好前几天也在研究 0.1 + 0.2，正好帮大神补充一下，关于 JS 的 double 我看了 v8 相关源码：
- 原来在 V8 里 double 存储是用十进制存储的，比如
0.1，依次读入字符串，然后除以 10，0 * 0+0.1 * 1 - V8 直接 把
charcast 为double（都是 c++ 的数据类型）
突然晕了，既然0.1在存储的时候就已经精度丢失了，那么1 - 0.1 == 0.9是怎么计算的 尝试解释一下：
1 表示成科学计数法： 1 * 2^0 * 1 0.1 为1 * 2^-4 * 1.10011001100110011001100... 两者相减时，先进行对阶，1变成1 * 2^-4 * 10000，然后执行相减操作
10000.000000000000000000000000000000
- 1.100110011001100110011001100110
————————————————————————————————————————————————————
1110.011001100110011...
即结果是 0.11100110011001100110011...
将0.9转换成2进制为0.11100110011001100110011001100110011001100110011001101，两者恰好是相等的，所以1-0.1==0.9
突然晕了，既然0.1在存储的时候就已经精度丢失了，那么1 - 0.1 == 0.9是怎么计算的
我也有点晕，既然0.1在存储的时候就已经精度丢失了，那为么为什么字面量的0.1 在控制台打印出来还是0.1
我们这样解决，假如我们用 8 位字节来存储 E 这个数，如果只有正数的话，储存的值的范围是 0 ~ 254，这里没有理解，为什么是0~254呢，2^8的256，去掉一个0，是255.
2位的话，2^2 = 4, 二进制分别是，00，01，10，11，表达范围是，0，1，2，3 也就是 闭区间[0,3]
这里是遗漏了什么细节么？麻烦各位大佬解答下。
我这算了下，不知道公式对不对。 n位的无符号二进制表达范围公式是不是 [0,(2^n)-1] ? n位的有符号二进制表达范围公式是不是 [-{(2^n)-2}/2,{(2^n)-2}/2]? 因为有-0和+0所以要在个数上-2.组成原理都快忘完了。
我的理解是 2进制的八位字节 也就是11111111 你转换为 十进制 看是不是 255
提一下十一位的指数位，虽然十一位表示的范围是 0 到 2047，实际上 0 和 2047 会被作为特殊的数解析（0，NaN，Inifinity），因此实际用来表示正常数的范围是 1-2046，算上基数，对应的就是 -1022 ～ 1023，所以 Number.MAX_VALUE 的计算方法是 1.11111(二进制数，小数点后 52 个1) * (2 ** 1023)，最后是 1023 而不是 1024 次方。参考链接
八位字节 无符号的情况下 不应该是0~255 吗 请大佬解答一下
有规定的，浮点数E全1和全0有特殊意义，不能取全1，不久最大只能是11111110吗？
我们这样解决，假如我们用 8 位字节来存储 E 这个数，如果只有正数的话，储存的值的范围是 0 ~ 254，这里没有理解，为什么是0~254呢，2^8的256，去掉一个0，是255.
2位的话，2^2 = 4, 二进制分别是，00，01，10，11，表达范围是，0，1，2，3 也就是 闭区间[0,3]
这里是遗漏了什么细节么？麻烦各位大佬解答下。
我这算了下，不知道公式对不对。 n位的无符号二进制表达范围公式是不是 [0,(2^n)-1] ? n位的有符号二进制表达范围公式是不是 [-{(2^n)-2}/2,{(2^n)-2}/2]? 因为有-0和+0所以要在个数上-2.组成原理都快忘完了。
以下解释来自百度百科“规格化浮点数”
特殊情形 当阶码E为全0且尾数也为全0时，表示的真值x为零，结合符号位S为0或1，有正零和负零之分。当阶码E为全1且尾数M为全0时，表示的真值x为无穷大，结合符号位S为0或1，也有+∞和-∞之分。这样在32位浮点数表示中，要除去E用全0和全1（十进制的255）表示零和无穷大的特殊情况，指数的偏移值不选128（10000000），而选127（01111111）。对于规格化浮点数，E的范围变为1到254，真正的指数值e则为-126到+127.因此32位浮点数表示的绝对值的范围是10ˉ³⁸～10³⁸（以10的幂表示）。
