處理金錢和其他精度至關(guān)重要的小數(shù)的通常建議是使用整數(shù)或字符串（加上任意精度庫），如果您了解浮點數(shù)學的工作原理，那么這是有意義的。然而，我手頭沒有任何具體的例子來說明這一點，因為我在野外發(fā)現(xiàn)的每個錯誤計算都是由于其他一些錯誤造成的：使用 進行天真比較，顯示結(jié)果時缺乏適當?shù)纳崛?，公然錯誤的邏輯==（例如，使用不一致的算法計算稅收，該算法在紙上也不起作用）...我做了一些研究，結(jié)果要么僅適用于 C/C++（具有不同精度的浮點/雙精度），要么只是闡述為什么可以不相信兩個浮點數(shù)相等。您能否分享一個獨立的 PHP 代碼片段，其中包含精心挑選的浮點數(shù)字和正確的算法，該算法會呈現(xiàn)由浮點限制明確導致的錯誤結(jié)果？免責聲明：我無意爭論、反駁或揭穿任何東西，老實說我需要一個例子來作為我的工具帶。
3 回答
波斯汪
TA貢獻1811條經(jīng)驗 獲得超4個贊
只要迭代次數(shù)少于十億次，事情就會很容易崩潰。問題是，通過使用浮點數(shù)和算術(shù)，您可以很容易地發(fā)現(xiàn)自己得到意想不到的結(jié)果，即使數(shù)字表面看起來不錯，細微的不精確性也可能導致應用程序出錯。
讓我們嘗試一下答案中示例的變體：
$total = 0.0;
for ($i = 0; $i < 10; $i++) {
? ? $total += 0.1;
}
echo "added ten cents, ten times\n";
// since we added 0.1 € x 10 times, we now have 1€ in total, right?
if ($total == 1) {
? ? echo "I have 1€. All is good in the realm.";
}
else {
? ? echo "WTF? Where is my money? I only have {$total}€!!!!\n";
? ? echo "\$total holds: ";
? ? var_dump($total);
}
上述的輸出是：
added ten cents
WTF? Where is my money? I only have 1€!!!!
$total holds: float(1)
即使$total看起來是這樣float(1)，代碼也會遵循“錯誤”的執(zhí)行分支，從而破壞了我們的應用程序。
如果我們在 PHP8（目前為測試版）中執(zhí)行相同的代碼，您將得到更容易理解的結(jié)果：
added ten cents
WTF? Where is my money? I only have 1€!!!!
$total holds: float(0.9999999999999999)
另一個簡單的例子：
$balance? ? ? ? ? = 50.03;
$debit? ? ? ? ? ? = 45.42;
$expected_balance = 4.61;
$real_balance? ? ?= $balance - $debit;
if ($real_balance !== $expected_balance) {
? ? echo "problems: ";
? ? var_dump($real_balance);
}
上述的輸出是：
balance mismatch: float(4.61)
或者，在 PHP8 中：
balance mismatch: float(4.609999999999999)
上述兩個例子都表明，實際上，使用浮點數(shù)進行（特別是）貨幣算術(shù)可能會出現(xiàn)問題。由于結(jié)果不再符合您的期望，因此它不僅可能導致明顯錯誤的結(jié)果，而且細微的不同結(jié)果可能使整個應用程序以意想不到的方式運行。
MYYA
TA貢獻1868條經(jīng)驗 獲得超4個贊
這個問題沒有什么意義，因為這不是浮點錯誤的工作原理。
誤差很小。它們以遠程小數(shù)形式出現(xiàn)，只有當您需要非常高的精度水平時它們才會被注意到。畢竟，IEEE 754 為絕大多數(shù)計算機系統(tǒng)提供支持，并且它提供了出色的精度。具體來說，0.1 公里以浮點數(shù)表示為 0.100000001490116119384765625，如果我沒有算錯的話，精確度可達 1/10 μm。
可能沒有一組精心挑選的數(shù)字和現(xiàn)實生活中的計算需要您使用 PHP 進行（發(fā)票、證券交易所指數(shù)...），無論您多么小心地精確，都會呈現(xiàn)不正確的結(jié)果水平。因為那不是問題。
浮點數(shù)學的問題在于，它迫使您在每一步上都非常小心，并且很容易出現(xiàn)錯誤。
對于精度很重要的應用程序，您可以使用浮點數(shù)編寫正確的軟件，但它不會那么簡單、可維護或健壯。
原答案：
這是迄今為止我得到的最好的：
// Set-up and display settings (shouldn't affect internal calculations or final result)
set_time_limit(0);
ini_set('precision', -1);
// Expected accuracy: 2 decimal positions
$total = 0;
for ($i = 0; $i < 1e9; $i++) {
? ? $total += 0.01;
? ? // It's important to NOT round inside the loop, e.g.: $total = round($total + 0.01, 2);
}
var_dump($total, number_format($total, 2));
float(9999999.825158669)
string(12) "9,999,999.83" // Correct value would be "10,000,000.00"
不幸的是，它依賴于大量精度誤差的累積（它需要大約 1,000,000,000 個誤差才會發(fā)生，并且在我的 PC 上運行需要超過 4 分鐘），因此它并不像我想象的那樣真實喜歡，但這確實說明了根本問題。
不負相思意
TA貢獻1777條經(jīng)驗 獲得超10個贊
echo floor((0.1 + 0.7) * 10);
預期結(jié)果：0.1+0.7=0.8；0.8*10=8；
結(jié)果：7
在 PHP 7.2.12 上測試
- 3 回答
- 0 關(guān)注
- 160 瀏覽
添加回答
舉報
0/150
提交
取消