浮点数精度问题源于IEEE 754标准无法精确表示如0.1等十进制小数,导致0.1 + 0.2 ≠ 0.3;解决方法包括使用Number.EPSILON比较、整数换算或toFixed。BigInt可处理超大整数,通过尾缀n创建,支持大数运算但不兼容Number和Math方法,适用于ID、时间戳等场景。

JavaScript 中的数字运算看似简单,但在处理浮点数时常常出现精度问题。同时,当需要处理超出安全整数范围的大数时,BigInt 提供了有效解决方案。本文将解释浮点数精度误差的原因,并介绍如何使用 BigInt 避免大数计算问题。
JavaScript 使用 IEEE 754 标准的双精度 64 位浮点数表示所有数字。这种格式能表示很大或很小的数,但无法精确表示某些十进制小数。
例如:
0.1 + 0.2 === 0.3 // false这是因为 0.1 和 0.2 在二进制中是无限循环小数,就像十进制中 1/3 = 0.333... 一样,只能近似存储。
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常见受影响的操作包括:
解决方法通常有:
JavaScript 的 Number.MAX_SAFE_INTEGER 是 2^53 - 1(即 9007199254740991)。超过这个值的整数无法被精确表示。
例如:
9007199254740991 + 1 // 正确BigInt 类型允许表示任意大的整数。创建方式是在整数后加 n,或调用 BigInt() 函数:
const bigNum = 9007199254740991n;BigInt 支持常见的数学运算,如 +、-、*、** 和 %,但不支持位运算(除非两者都是 BigInt)且不能与普通数字混用。
注意:
对于浮点数:
对于大数:
基本上就这些。理解浮点数限制并合理使用 BigInt,能让 JavaScript 数学运算更可靠。
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