本文介绍了浮点错误的解决方案的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

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是否有一个很好的浮点错误解决方案?

如果我得到:

0.00831 + 0.000001 = 0.00831109999999999999

我可以避免这比通过比较2个数字长度更好的方法

小数点后使用toFixed()来匹配较短的数字和

另一个?

谢谢。

Is there a good solution for floating-point errors?
If I got:
0.00831 + 0.000001 = 0.00831109999999999999
can I avoid this by a better method than comparing 2 number length
after decimal point and using toFixed() to match shorter number with
another one?
Thanks.

推荐答案



是的。为了简单起见,在添加之前将每个乘以1000000:


8310 + 1 = 8311

Yes. To make it simpler, multiply each by 1000000 before adding:

8310 + 1 = 8311




是的。为了简单起见,在添加之前将每个乘以1000000:


8310 + 1 = 8311


Yes. To make it simpler, multiply each by 1000000 before adding:

8310 + 1 = 8311



非常好。谢谢。

very good. thank you.




是的。为了简单起见,在添加之前将每个乘以1000000:


8310 + 1 = 8311


Yes. To make it simpler, multiply each by 1000000 before adding:

8310 + 1 = 8311



0.00831 + 0.000001!= 8311

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兰迪

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这篇关于浮点错误的解决方案的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持!

1403页,肝出来的..

09-08 13:12