js用什么方法进行数字计算

JavaScript09

js用什么方法进行数字计算,第1张

可以直接将数字进行计算

function Add(num1,num2){

    return (num1+num2)//返回num1和num2的和

    

    //return (num1-num2)//返回num1和num2的差

    //return (num1*num2)//返回num1和num2相乘结果

    //return (num1/num2)//返回num1和num2相除结果

}

返回由字符串转换得到的整数。

parseInt(numString, [radix])

参数:numString 必选项。要转换为数字的字符串。

radix 可选项。在 2 和 36 之间的表示 numString 所保存数字的进制的值。如果没有提供,则前缀为 '0x' 的字符串被当作十六进制,前缀为 '0' 的字符串被当作八进制。所有其它字符串都被当作是十进制的。

说明 :parseInt 方法返回与保存在 numString 中的数字值相等的整数。如果 numString 的前缀不能解释为整数,则返回 NaN(而不是数字)。

parseInt("abc") // 返回 NaN。

parseInt("12abc") // 返回 12。

可以用 isNaN 方法检测 NaN。

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floor 返回不大于的最大整数

round 则是4舍5入的计算,入的时候是到大于它的整数

ceil 则是不小于他的最小整数

数字因为js只有number这一种类型,包含整数和浮点数。

运算符有算术运算符、操作运算符、比较运算符、和逻辑运算符。

我最近再用的一个很好用的application, 叫实验楼,里面做了很详细明了的归类,故搬运过来。

①算数运算符

②操作运算符

③比较运算符

④逻辑运算符

⑤运算符的优先级

这一篇真的要说0.1 + 0.2 了。。

先来一个计算题来热热身吧。

我知道你想怎么做:362500 + 314 = 362814。没错,是这样算的,再来一个。

还用刚才的办法吗?还是算了吧,实在太长了,换一种办法:

运算法则不用多说了吧,这种方法还是很简单的,IEEE754浮点数也是使用这种办法计算的加法的,准确来说,是计算机中所有种类的浮点数都是这么计算加法的,因为浮点数标准可不只有IEEE一家才有。

现在借用工具把 0.1 和 0.2 的 64位浮点数格式表示出来。

图中上面的64位浮点数代表0.1,下面的64位浮点数代表0.2( 注意,因为计算时肯定是拿的内存中的值,所以此时的0.1 和 0.2 都是经过存储前舍入处理的了 ),并且已经列出了加法计算的5个步骤:

一. 阶码对阶

二. 尾数相加

三. 结果规格化

四. 尾数舍入处理

五. 溢出判断

那就按照顺序来一一说明。

首先,要把指数位(阶码)调整成一致才能计算加法,但是和开篇的计算题不同的是,这里规定必须是 小阶向大阶看齐 。

很明显,0.1的阶码比0.2的要小,所以0.1的尾数(小数位)向右移动一位,同时阶码 + 1。

点击下一步后如下所示:

因为阶码部分暂时已经确定,所以拿出来单独显示。

这一步比较简单,就是使用加法器把两个值相加,结果如下图所示。

还记得规格化是什么东西吗,联想一下科学计数法,计算后的尾数需要变成1.xxxx的形式,通过尾数的右移动来实现规格化,整体右移一位,阶码 +1。本案例中需要右移一位即可,所以阶码 +1。

舍入规则同第四章所说一致,可以返回 《JS基础-数字-0.1+0.2!=0.3(四)》 查看,当前命中了五取偶。

由于符合舍入规则五取偶中的 “如果X的值为1,则进1”,所以进1

溢出判断规则:

本案例没有命中溢出,所以不需要处理。

对比一下真正的0.3存入内存时的64位浮点数是什么样的:

细心的同学应该发现了其中的不同,0.1 + 0.2 的最终结果和 0.3 相比,在最后一位多进了一个1。这也就是为什么他们不相等的原因,0.1 + 0.2 已经不是 0.3 了。

首先,每一个IEEE754浮点编码都必须对应一个唯一的10进制的值,这是必须的,因为IEEE754没有规定每一个编码转化成的10进制的值必须是多少,但是却规定, 一个IEEE754浮点编码转化成10进制的值不做绝对限制,但当这个10进制的值在转化回IEEE754浮点编码时,必须还能还原成之前的IEEE754浮点编码。

如果 IEEE754浮点编码 0011111111010011001100110011001100110011001100110011001100110011 和 0011111111010011001100110011001100110011001100110011001100110100 都代表了0.3,那么当我存储0.3时,要转化成这两个编码的哪一个呢?

其次,如果如你所想的这么干了,0.3 占用了2个编码,其他的不精准情况是不是也要占用多个编码啊?(比如: 0.2 + 0.4 = 0.6000000000000001 等等)这种情况很常见,都这么干, IEEE754浮点编码一共才拥有 18437736874454810627(即,264 - 253 + 3)个值,将会有多少无效的编码掺杂其中。

最后,如果有个JS开发人员就想存 0.30000000000000004 这个值,为啥不让人家存啊, 0.30000000000000004 招谁惹谁了,它也是IEEE754 64位浮点编码的合法公民啊。

无论舍入界限值设置为多少,总会有这个值附近的倒霉蛋赶上。所以我现在只能使用《你不知道的JavaScript (中卷)》19页的最上面的话回复你:

看来我们能做的只有了解它,并且小心使用。

请不要以JavaScript的数值精度问题为借口来贬低这门语言,如果你这么做了,只能说明你还不懂爱情。

作为开发人员,针对小数的存储和运算问题不能怪罪IEEE754,因为误差不是IEEE754特有的,而是二进制浮点数表示方法引起的。怪罪2进制浮点数也不合适,因为计算机是2进制的。计算机也很冤枉,因为科学已经证实自然常数E(约等于2.718281828459045)进制的计算机执行效率最高,与之最近的只能是2和3,2进制计算机的物理原件相比于3进制更容易制造。即便普及的是3进制计算机,10进制小数依然无法完全转化。

如果你非要找个替罪羔羊泄愤,那只能拿锤子砸自己的手了,因为如果人类生来就只有8个手指头,习惯于使用8进制,转化成2进制小数就不会有转不尽的情况了。

以上全部,仅代表个人观点。