摘要:但這個數值并不安全從到中間的數字并不連續,而是離散的。對象中的常量表示與可表示的大于的最小的浮點數之間的差值。絕對值的最大安全值。尋找奇怪現象的原因為什么結果是與的逼近算法類似。
js 中的 number 為何很怪異
聲明:需要讀者對二進制有一定的了解
對于 JavaScript 開發者來說,或多或少都遇到過 js 在處理數字上的奇怪現象,比如:
> 0.1 + 0.2 0.30000000000000004 > 0.1 + 1 - 1 0.10000000000000009 > 0.1 * 0.2 0.020000000000000004 > Math.pow(2, 53) 9007199254740992 > Math.pow(2, 53) + 1 9007199254740992 > Math.pow(2, 53) + 3 9007199254740996
如果想要弄明白為什么會出現這些奇怪現象,首先要弄清楚 JavaScript 是怎樣編碼數字的。
1. JavaScript 是怎樣編碼數字的JavaScript 中的數字,不管是整數、小數、分數,還是正數、負數,全部是浮點數,都是用 8 個字節(64 位)來存儲的。
一個數字(如 12、0.12、-999)在內存中占用 8 個字節(64 位),存儲方式如下:
0 - 51:分數部分(52 位)
52 - 62:指數部分(11 位)
63:符號位(1 位:0 表示這個數是正數,1 表示這個數是負數)
符號位很好理解,用于指明是正數還是負數,且只有 1 位、兩種情況(0 表示正數,1 表示負數)。
其他兩部分是分數部分和指數部分,用于計算一個數的絕對值。
1.1 絕對值計算公式1: abs = 1.f * 2 ^ (e - 1023) 0 < e < 2047 2: abs = 0.f * 2 ^ (e - 1022) e = 0, f > 0 3: abs = 0 e = 0, f = 0 4: abs = NaN e = 2047, f > 0 5: abs = ∞ (infinity, 無窮大) e = 2047, f = 0
說明:
這個公式是二進制的算法公式,結果用 abs 表示,分數部分用 f 表示,指數部分用 e 表示
2 ^ (e - 1023) 表示 2 的 e - 1023 次方
因為分數部分占 52 位,所以 f 的取值范圍為 00...00(中間省略 48 個 0) 到 11...11(中間省略 48 個 1)
因為指數部分占 11 位,所以 e 的取值范圍為 0(00000000000) 到 2047(11111111111)
從上面的公式可以看出:
1 的存儲方式:1.00 * 2 ^ (1023 - 1023)(f = 0000..., e = 1023,... 表示 48 個 0)
2 的存儲方式:1.00 * 2 ^ (1024 - 1023)(f = 0000..., e = 1024,... 表示 48 個 0)
9 的存儲方式:1.001 * 2 ^ (1026 - 1023)(f = 0010..., e = 1026,... 表示 48 個 0)
0.5 的存儲方式:1.00 * 2 ^ (1022 - 1023)(f = 0000..., e = 1022,... 表示 48 個 0)
0.625 的存儲方式:1.01 * 2 ^ (1022 - 1023)(f = 0100..., e = 1022,... 表示 48 個 0)
1.2 絕對值的取值范圍與邊界從上面的公式可以看出:
1.2.1 0 < e < 2047當 0 < e < 2047 時,取值范圍為:f = 0, e = 1 到 f = 11...11, e = 2046(中間省略 48 個 1)
即:Math.pow(2, -1022) 到 ~= Math.pow(2, 1024) - 1(~= 表示約等于)
這當中,~= Math.pow(2, 1024) - 1 就是 Number.MAX_VALUE 的值,js 所能表示的最大數值。
1.2.2 e = 0, f > 0當 e = 0, f > 0 時,取值范圍為:f = 00...01, e = 0(中間省略 48 個 0) 到 f = 11...11, e = 0(中間省略 48 個 1)
即:Math.pow(2, -1074) 到 ~= Math.pow(2, -1022)(~= 表示約等于)
這當中,Math.pow(2, -1074) 就是 Number.MIN_VALUE 的值,js 所能表示的最小數值(絕對值)。
1.2.3 e = 0, f = 0這只表示一個值 0,但加上符號位,所以有 +0 與 -0。
但在運算中:
> +0 === -0 true1.2.4 e = 2047, f > 0
這只表示一種值 NaN。
但在運算中:
> NaN == NaN false > NaN === NaN false1.2.5 e = 2047, f = 0
這只表示一個值 ∞ (infinity, 無窮大)。
在運算中:
> Infinity === Infinity true > -Infinity === -Infinity true1.3 絕對值的最大安全值
從上面可以看出,8 個字節能存儲的最大數值是 Number.MAX_VALUE 的值,也就是 ~= Math.pow(2, 1024) - 1。
但這個數值并不安全:從 1 到 Number.MAX_VALUE 中間的數字并不連續,而是離散的。
比如:Number.MAX_VALUE - 1, Number.MAX_VALUE - 2 等數值都無法用公式得出,就存儲不了。
所以這里引出了最大安全值 Number.MAX_SAFE_INTEGER,也就是從 1 到 Number.MAX_SAFE_INTEGER 中間的數字都是連續的,處在這個范圍內的數值計算都是安全的。
當 f = 11...11, e = 1075(中間省略 48 個 1)時,取得這個值 111...11(中間省略 48 個 1),即 Math.pow(2, 53) - 1。
大于 Number.MAX_SAFE_INTEGER:Math.pow(2, 53) - 1 的數值都是離散的。
比如:Math.pow(2, 53) + 1, Math.pow(2, 53) + 3 不能用公式得出,無法存儲在內存中。
所以才會有文章開頭的現象:
> Math.pow(2, 53) 9007199254740992 > Math.pow(2, 53) + 1 9007199254740992 > Math.pow(2, 53) + 3 9007199254740996
因為 Math.pow(2, 53) + 1 不能用公式得出,就無法存儲在內存中,所以只有取最靠近這個數的、能夠用公式得出的其他數,Math.pow(2, 53),然后存儲在內存中,這就是失真,即不安全。
1.4 小數的存儲方式與計算小數中,除了滿足 m / (2 ^ n)(m, n 都是整數)的小數可以用完整的 2 進制表示之外,其他的都不能用完整的 2 進制表示,只能無限的逼近一個 2 進制小數。
(注:[2] 表示二進制,^ 表示 N 次方)
0.5 = 1 / 2 = [2]0.1 0.875 = 7 / 8 = 1 / 2 + 1 / 4 + 1 / 8 = [2]0.111
# 0.3 的逼近 0.25 ([2]0.01) < 0.3 < 0.5 ([2]0.10) 0.296875 ([2]0.0100110) < 0.3 < 0.3046875 ([2]0.0100111) 0.2998046875 ([2]0.01001100110) < 0.3 < 0.30029296875 ([2]0.01001100111) ... 根據公式計算,直到把分數部分的 52 位填滿,然后取最靠近的數 0.3 的存儲方式:[2]0.010011001100110011001100110011001100110011001100110011 (f = 0011001100110011001100110011001100110011001100110011, e = 1021)
從上面可以看出,小數中大部分都只是近似值,只有少部分是真實值,所以只有這少部分的值(滿足 m / (2 ^ n) 的小數)可以直接比較大小,其他的都不能直接比較。
> 0.5 + 0.125 === 0.625 true > 0.1 + 0.2 === 0.3 false
為了安全的比較兩個小數,引入 Number.EPSILON [Math.pow(2, -52)] 來比較浮點數。
> Math.abs(0.1 + 0.2 - 0.3) < Number.EPSILON true1.5 小數最大保留位數
js 從內存中讀取一個數時,最大保留 17 位有效數字。
> 0.010011001100110011001100110011001100110011001100110011 0.30000000000000000 0.3
> 0.010011001100110011001100110011001100110011001100110010 0.29999999999999993
> 0.010011001100110011001100110011001100110011001100110100 0.30000000000000004
> 0.0000010100011110101110000101000111101011100001010001111100 0.0200000000000000042. Number 對象中的常量 2.1 Number.EPSILON
表示 1 與 Number 可表示的大于 1 的最小的浮點數之間的差值。
Math.pow(2, -52)
用于浮點數之間安全的比較大小。
2.2 Number.MAX_SAFE_INTEGER絕對值的最大安全值。
Math.pow(2, 53) - 12.3 Number.MAX_VALUE
js 所能表示的最大數值(8 個字節能存儲的最大數值)。
~= Math.pow(2, 1024) - 12.4 Number.MIN_SAFE_INTEGER
最小安全值(包括符號)。
-(Math.pow(2, 53) - 1)2.5 Number.MIN_VALUE
js 所能表示的最小數值(絕對值)。
Math.pow(2, -1074)2.6 Number.NEGATIVE_INFINITY
負無窮大。
-Infinity2.7 Number.POSITIVE_INFINITY
正無窮大。
+Infinity2.8 Number.NaN
非數字。
3. 尋找奇怪現象的原因 3.1 為什么 0.1 + 0.2 結果是 0.30000000000000004與 0.3 的逼近算法類似。
0.1 的存儲方式:[2]0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011010 (f = 1001100110011001100110011001100110011001100110011010, e = 1019) 0.2 的存儲方式:[2]0.0011001100110011001100110011001100110011001100110011010 (f = 1001100110011001100110011001100110011001100110011010, e = 1020)
0.1 + 0.2: 0.0100110011001100110011001100110011001100110011001100111 (f = 00110011001100110011001100110011001100110011001100111, e = 1021)
但 f = 00110011001100110011001100110011001100110011001100111 有 53 位,超過了正常的 52 位,無法存儲,所以取最近的數:
0.1 + 0.2: 0.010011001100110011001100110011001100110011001100110100 (f = 0011001100110011001100110011001100110011001100110100, e = 1021)
js 讀取這個數字為 0.30000000000000004
3.2 為什么 Math.pow(2, 53) + 1 結果是 Math.pow(2, 53)因為 Math.pow(2, 53) + 1 不能用公式得出,無法存儲在內存中,所以只有取最靠近這個數的、能夠用公式得出的其他數。
比這個數小的、最靠近的數:
Math.pow(2, 53) (f = 0000000000000000000000000000000000000000000000000000, e = 1076)
比這個數大的、最靠近的數:
Math.pow(2, 53) + 2 (f = 0000000000000000000000000000000000000000000000000001, e = 1076)
取第一個數:Math.pow(2, 53)。
所以:
> Math.pow(2, 53) + 1 === Math.pow(2, 53) true參考文章
How numbers are encoded in JavaScript
JavaScript是怎樣編碼數字的
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