IEEE 754标准

由于不同机器所选用的基数、尾数位长度和阶码位长度不同，因此对浮点数的表示有较大差别，这不利于软件在不同计算机之间的移植。为此，美国IEEE（电器及电子工程师协会）提出了一个从系统角度支持浮点数的表示方法，称为IEEE754标准（IEEE，1985），当今流行的计算机几乎都采用了这一标准。

Java中浮点数，既float和double，都是采用的IEEE754标准。无论在java python javaScript里面都存在 1 + 2 != 3 问题，这个问题的产生根源在于计算存储数字是二进制，对无限循环小数和无理数采用双精度64位double浮点数_float为32位,即52位小数+11位指数+1位符号。超过52位小数溢出而产生精度丢失。

例如在 chrome js console 中：

// 加法

0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004

0.1 + 0.7 = 0.7999999999999999

0.2 + 0.4 = 0.6000000000000001

// 减法

0.3 - 0.2 = 0.09999999999999998

1.5 - 1.2 = 0.30000000000000004

// 乘法

0.8 * 3 = 2.4000000000000004

19.9 * 100 = 1989.9999999999998

// 除法

0.3 / 0.1 = 2.9999999999999996

0.69 / 10 = 0.06899999999999999

// 比较

0.1 + 0.2 === 0.3 // false

(0.3 - 0.2) === (0.2 - 0.1) // false

这个问题并不只是在Javascript中才会出现，任何使用二进制浮点数的编程语言都会有这个问题，只不过在 C++/C#/Java 这些语言中已经封装好了方法来避免精度的问题，而 JavaScript 是一门弱类型的语言，从设计思想上就没有对浮点数有个严格的数据类型，所以精度误差的问题就显得格外突出。

浮点数丢失产生原因

JavaScript 中的数字类型只有 Number 一种，Number 类型采用 IEEE754 标准中的 “双精度浮点数” 来表示一个数字，不区分整数和浮点数。

什么是IEEE-745浮点数表示法

IEEE-745浮点数表示法是一种可以精确地表示分数的二进制示法，比如1/2，1/8，1/1024

十进制小数如何表示为转为二进制

十进制整数转二进制

十进制整数换成二进制一般都会：1=>1 2=>10 3=>101 4=>100 5=>101 6=>110   

6/2=3…0

3/2=1…1

1/2=0…1

倒过来就是110

十进制小数转二进制

0.25的二进制

0.25*2=0.5 取整是0

0.5*2=1.0    取整是1

即0.25的二进制为 0.01 ( 第一次所得到为最高位,最后一次得到为最低位)

0.8125的二进制

0.8125*2=1.625   取整是1

0.625*2=1.25     取整是1

0.25*2=0.5       取整是0

0.5*2=1.0        取整是1

即0.8125的二进制是0.1101（第一次所得到为最高位,最后一次得到为最低位）

0.1的二进制

0.1*2=0.2======取出整数部分0

0.2*2=0.4======取出整数部分0

0.4*2=0.8======取出整数部分0

0.8*2=1.6======取出整数部分1

0.6*2=1.2======取出整数部分1

0.2*2=0.4======取出整数部分0

0.4*2=0.8======取出整数部分0

0.8*2=1.6======取出整数部分1

0.6*2=1.2======取出整数部分1

接下来会无限循环

0.2*2=0.4======取出整数部分0

0.4*2=0.8======取出整数部分0

0.8*2=1.6======取出整数部分1

0.6*2=1.2======取出整数部分1

所以0.1转化成二进制是：0.0001 1001 1001 1001…（无限循环）

0.1 => 0.0001 1001 1001 1001…（无限循环）

同理0.2的二进制是0.0011 0011 0011 0011…（无限循环）

科普科学计数法

科学记数法是一种把一个数表示成a与10的n次幂相乘的形式（1≤a<10，n为整数）的记数法。

例如：19971400000000=1.99714×10^13。计算器或电脑表达10的幂是一般是用E或e，也就是1.99714E13=19971400000000。

科学记数法的形式是由两个数的乘积组成的。表示为a×10^b（aEb），其中一个因数为a（1≤|a|<10），另一个因数为10^n。

科学计数法的精确度

运用科学记数法a×10^n的数字，它的精确度以a的最后一个数在原数中的数位为准。

13600，精确到十位，记作：1.360X10^4

13600 ，精确到百位，记作：1.36X10^4

13600，精确到千位，记作：1.3X10^4

十进制的5.0，写成二进制是101.0，相当于1.01×2^2

十进制的-5.0，写成二进制是-101.0，相当于-1.01×2^2，推荐阅读《浮点数的二进制表示 》

在二进制里面，即a×2^b，1≤a<2，也就是说，a可以写成1.xxxxxx的形式，其中xxxxxx表示小数部分。IEEE 754规定，在计算机内部保存a时，默认这个数的第一位总是1，因此可以被舍去，只保存后面的xxxxxx部分。比如保存1.01的时候，只保存01，等到读取的时候，再把第一位的1加上去。这样做的目的，是节省1位有效数字。以64位浮点数为例，留给a只有52位，将第一位的1舍去以后，等于可以保存53位有效数字

所以js浮点数表示的数字为[-1*2^53*2^1023,1*2^53*2^1024] ,±1 为符号位，2^53 为小数位(53-1)， 2^1024 1024位指数位(1024*2=2048=2^11为指数位)

IEEE-745浮点数表示法存储结构

在 IEEE754 中，双精度浮点数采用 64 位存储，即 8 个字节表示一个浮点数 。其存储结构如下图所示：

指数位可以通过下面的方法转换为使用的指数值：

IEEE-745浮点数表示法记录数值范围

从存储结构中可以看出， 指数部分的长度是11个二进制，即指数部分能表示的最大值是 2047（2^11-1）

取中间值进行偏移，用来表示负指数，也就是说指数的范围是 [-1023,1024] 

因此，这种存储结构能够表示的数值范围为 2^1024 到 2^-1023 ，超出这个范围的数无法表示 。2^1024  和 2^-1023  转换为科学计数法如下所示：

1.7976931348623157 × 10^308

5 × 10^-324

因此，JavaScript 中能表示的最大值是 1.7976931348623157 × 10^308，最小值为 5 × 10-324 。java双精度类型 double也是如此。

这两个边界值可以分别通过访问 Number 对象的 MAX_VALUE 属性和 MIN_VALUE 属性来获取：

Number.MAX_VALUE; // 1.7976931348623157e+308

Number.MIN_VALUE; // 5e-324

如果数字超过最大值或最小值，JavaScript 将返回一个不正确的值，这称为 “正向溢出(overflow)” 或 “负向溢出(underflow)” 。 

Number.MAX_VALUE+1 == Number.MAX_VALUE; //true

Number.MAX_VALUE+1e292; //Infinity

Number.MIN_VALUE + 1; //1

Number.MIN_VALUE - 3e-324; //0

Number.MIN_VALUE - 2e-324; //5e-324

IEEE-745浮点数表示法数值精度

在 64 位的二进制中，符号位决定了一个数的正负，指数部分决定了数值的大小，小数部分决定了数值的精度。

IEEE754 规定，有效数字第一位默认总是1 。因此，在表示精度的位数前面，还存在一个 “隐藏位” ，固定为 1 ，但它不保存在 64 位浮点数之中。也就是说，有效数字总是 1.xx...xx 的形式，其中 xx..xx 的部分保存在 64 位浮点数之中，最长为52位 。所以，JavaScript 提供的有效数字最长为 53 个二进制位，其内部实际的表现形式为：

(-1)^符号位 * 1.xx...xx * 2^指数位

这意味着，JavaScript 能表示并进行精确算术运算的整数范围为：[-2^53-1，2^53-1]，即从最小值 -9007199254740991 到最大值 9007199254740991 之间的范围 。

Math.pow(2, 53)-1 ; // 9007199254740991

-Math.pow(2, 53)-1 ; // -9007199254740991

可以通过 Number.MAX_SAFE_INTEGER 和  Number.MIN_SAFE_INTEGER 来分别获取这个最大值和最小值。 

console.log(Number.MAX_SAFE_INTEGER) ; // 9007199254740991

console.log(Number.MIN_SAFE_INTEGER) ; // -9007199254740991

对于超过这个范围的整数，JavaScript 依旧可以进行运算，但却不保证运算结果的精度。

Math.pow(2, 53) ; // 9007199254740992

Math.pow(2, 53) + 1; // 9007199254740992

9007199254740993; //9007199254740992

90071992547409921; //90071992547409920

0.923456789012345678;//0.9234567890123456

IEEE-745浮点数表示法数值精度丢失

计算机中的数字都是以二进制存储的，二进制浮点数表示法并不能精确的表示类似0.1这样 的简单的数字

如果要计算 0.1 + 0.2 的结果，计算机会先把 0.1 和 0.2 分别转化成二进制，然后相加，最后再把相加得到的结果转为十进制 

但有一些浮点数在转化为二进制时，会出现无限循环 。比如， 十进制的 0.1 转化为二进制，会得到如下结果：

0.1 => 0.0001 1001 1001 1001…（无限循环）

0.2 => 0.0011 0011 0011 0011…（无限循环）

而存储结构中的尾数部分最多只能表示 53 位。为了能表示 0.1，只能模仿十进制进行四舍五入了，但二进制只有 0 和 1 ， 于是变为 0 舍 1 入 。 因此，0.1 在计算机里的二进制表示形式如下：

0.1 => 0.0001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 101

0.2 => 0.0011 0011 0011 0011 0011 0011 0011 0011 0011 0011 0011 0011 0011 001

用标准计数法表示如下：

0.1 => (−1)0 × 2^4 × (1.1001100110011001100110011001100110011001100110011010)2

0.2 => (−1)0 × 2^3 × (1.1001100110011001100110011001100110011001100110011010)2 

在计算浮点数相加时，需要先进行 “对位”，将较小的指数化为较大的指数，并将小数部分相应右移：

最终，“0.1 + 0.2” 在计算机里的计算过程如下：

经过上面的计算过程，0.1 + 0.2 得到的结果也可以表示为：

(−1)0 × 2−2 × (1.0011001100110011001100110011001100110011001100110100)2=>.0.30000000000000004

通过 JS 将这个二进制结果转化为十进制表示：

(-1)**0 * 2**-2 * (0b10011001100110011001100110011001100110011001100110100 * 2**-52); //0.30000000000000004

console.log(0.1 + 0.2) ; // 0.30000000000000004

这是一个典型的精度丢失案例，从上面的计算过程可以看出，0.1 和 0.2 在转换为二进制时就发生了一次精度丢失，而对于计算后的二进制又有一次精度丢失 。因此，得到的结果是不准确的。

几乎所有的编程语言浮点数都是都采用IEEE浮点数算术标准

在C或者java里面，double是64位浮点数，float 是32 浮点数:  1bit符号  8bit指数部分 23bit尾数。推荐阅读《JAVA 浮点数的范围和精度》

long与double在java中本身都是用64位存储的,但是他们的存储方式不同，导致double可储存的范围比long大很多

long可以准确存储19位数字，而double只能准备存储16位数字（实际测试，是17位，）。double由于有exp位，可以存16位以上的数字，但是需要以低位的不精确作为代价。如果一个大于17位的long型数字存到double上，就会丢失数字末尾的精度

如果需要高于19位数字的精确存储，则必须用BigInteger来保存，当然会牺牲一些性能。

java 基本数据类型

基本类型存储需求位数bit数取值范围取值范围

byte1byte8bit1*8(8)-2^7~2^7-1-128~127

short2byte16bit2*8(16)-2^15~2^15-1-32768~32767

int4byte32bit4*8(32)-2^31~2^31-1-2147483648~2147483647

long8byte64bit8*8(64)-2^63~2^63-1=-9223372036854775808~9223372036854775807

float4byte32bit4*8(32)3.4028235E38~1.4E-453.4028235*10^38~1.4*10^-45

double8byte64bit8*8(64)-2^1023~2^10241.7976931348623157*10^308~4.9*10^-324

char2byte16bit2*8(16)2^16 - 1unicode编码范围

 java中char类型占2个字节、16位可以存放汉子，字母和数字占一个字节，一个字节8位，中文占2个字节，16位。

在表中，long最大为=2^63-1，而double为2^1024，

java中int和float都是32位，long和double都是64位。为什么float和double表示的范围大那么多呢？因为double采用IEEE-745浮点数表示法

double是n*2^m(n乘以2的m次方)这种形式存储的，只需要记录n和m两个数就行了，m的值影响范围大，所以表示的范围比long大。

但是m越大，n的精度就越小，所以double并不能把它所表示的范围里的所有数都能精确表示出来，而long就可以。

float浮点数，小数点后第7位是部分准确的。例如，1.0000004就是1.00000035通过得到的，其实际保存和1.0000003相同。1.0000006也是通过舍入得到的。再往前第6位及以后均可以通过小数准确表示出来。通常说float数据的有效位是6~7位，也是这个原因。一般来说，无论是整数或者小数，用float表示时，从左边第一个非0的数字算起，从高到低的7位是准确的。此后的数位是不能保证精确的。

double双精度浮点数小数部分有52位，和上面类似，最低6位(2^-52,2^-51,......)表示的规格化小数如下所示。从图中可以看出，双精度浮点数能准确表示到小数点后第15位，第16位部分准确。用double表示时，从左边第一个非0的数字起，从高到低的16位是准确的，此后的数位不一定精确

尽管浮点数表示的范围很广，但由于精度损失的存在，加上幂次的放大作用，一个浮点数实际上是表示了周围的一个有理数区间。如果将浮点数绘制到一个数轴上，直观上看，靠近0的部分，浮点数出现较密集。越靠近无穷大，浮点数分布越稀疏，一个浮点值代表了周围一片数据。如下图所示。从这个意义上来说，浮点数不宜直接比较相等，它们是代表了一个数据范围。实际应用中，如果要使用浮点数计算，一定要考虑精度问题。在满足精度要求的前提下，计算结果才是有效的。 

在计算精度要求情形下，例如商业计算等，应该避免使用浮点数，严格采取高精度计算。

浮点数丢失解决方案

我们常用的分数（特别是在金融的计算方面）都是十进制分数1/10，1/100等。或许以后电路设计或许会支持十进制数字类型以避免这些舍入问题。在这之前，你更愿意使用大整数进行重要的金融计算，例如，要使用整数‘分’而不是使用小数‘元’进行货比单位的运算

即在运算前我们把参加运算的数先升级(10的X的次方)到整数，等运算完后再降级(0.1的X的次方)。

在java里面有BigDecimal库，js里面有big.jsjs-big-decimal.js。当然BCD编码就是为了十进制高精度运算量制。

BCD编码

BCD编码(一般指8421BCD码形式)亦称二进码十进数或二-十进制代码。用4位二进制数来表示1位十进制数中的0~9这10个数。一般用于高精度计算。比如会计制度经常需要对很长的数字串作准确的计算。相对于一般的浮点式记数法，采用BCD码，既可保存数值的精确度，又可免去使电脑作浮点运算时所耗费的时间。

为什么采用二进制

二进制在电路设计中物理上更易实现，因为电子器件大多具有两种稳定状态，比如晶体管的导通和截止，电压的高和低，磁性的有和无等。而找到一个具有十个稳定状态的电子器件是很困难的。

二进制规则简单，十进制有55种求和与求积的运算规则，二进制仅有各有3种，这样可以简化运算器等物理器件的设计。另外，计算机的部件状态少，可以增强整个系统的稳定性。

与逻辑量相吻合。二进制数0和1正好与逻辑量“真”和“假”相对应，因此用二进制数表示二值逻辑显得十分自然。

可靠性高。二进制中只使用0和1两个数字，传输和处理时不易出错，因而可以保障计算机具有很高的可靠性

我觉得主要还是因为第一条。如果比如能够设计出十进制的元器件，那么对于设计其运算器也不再话下。

JS数字精度丢失的一些典型问题

两个简单的浮点数相加

0.1 + 0.2 != 0.3 // true

toFixed 不会四舍五入（Chrome）

1.335.toFixed(2) // 1.33

再问问一个问题 ：在js数字类型中浮点数的最高精度多少位小数？（16位 or 17位？……why？

JavaScript 能表示并进行精确算术运算的整数范围为：[-2^53-1，2^53-1]，即从最小值 -9007199254740991 到最大值 9007199254740991 之间的范围。'9007199254740991'.length//16 

IEEE754 规定，有效数字第一位默认总是1 。因此，在表示精度的位数前面，还存在一个 “隐藏位” ，固定为 1 ，但它不保存在 64 位浮点数之中。也就是说，有效数字总是 1.xx...xx 的形式，其中 xx..xx 的部分保存在 64 位浮点数之中，最长为52位 。所以，JavaScript 提供的有效数字最长为 53 个二进制位

let a=1/3

a.toString();//"0.3333333333333333"

a.toString();.length//18

a*3===0.3333333333333333*3===1

0.3333333333333332*3!==1

相关链接：  

http://0.30000000000000004.com

http://docs.oracle.com/cd/E19957-01/806-3568/ncg_goldberg.html

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