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• PHP 中浮点数运算精度丢失问题
• • 1. 浮点数运算精度丢失的产生原因
  • 2. PHP 中解决浮点数计算精度丢失的方案

PHP 中浮点数运算精度丢失问题

1. 浮点数运算精度丢失的产生原因

​ 在计算机中，只有二进制的数据才能被识别和处理。所以无论是哪种编程语言，在什么编译环境下工作，都要先把源程序（编译）转换成二进制的机器码后才能被计算机识别。***二进制的方式可以准确表示一个整数，但不能准确表示一个浮点数。***和十进制无法精确表示分数的1/3同样，二进制也无法精确表示十进制的小数。我们可以看下面的例子：

// 十进制数 134 表示为二进制
echo decbin(134); //输出：10000110
// 十进制数 184656 表示为二进制
echo decbin(184656); //输出：101101000101010000

// 但是对于浮点数来说，二进制并不能完整地表示一个浮点数。
// 例如，我们将浮点数 2.4 表示为二进制，此时不能使用 decbin(), bindec()等类似的php系统函数。这里我是用在线转换工具（https://hexconvert.vvcha.cn/），来实现对浮点数二进制表示
2.4 = 10.011001100110011001100110011001100110011001100110011;

0.8 = 0.1100110011001100110011001100110011001100110011001101;

// 2.4 的二进制表示与 0.8 的二进制表示之和
	10.011001100110011001100110011001100110011001100110011
+	 0.1100110011001100110011001100110011001100110011001101;
--------------------------------------------------------------------------------
	11.0011001100110011001100110011001100110011001100110011 
// 将计算结果 11.0011001100110011001100110011001100110011001100110011 转为十进制表示
11.0011001100110011001100110011001100110011001100110011 = 3.19999999999999996
// 那么实际上来说，通过计算机计算的出来的结果是
2.4 + 0.8 = 3.19999999999999996
// 而不是我们常识上所认为
2.4 + 0.8 = 3.2

从上面的例子可以看出，小数表示为二进制，通过二进制运算后，在转换为十进制，会造成精度丢失的问题。

​ 我们再来看一个例子。

var_dump(intval(0.58 * 100)); //输出：57
var_dump(0.58 * 100); //输出：58
var_dump((0.1 + 0.7) == 0.8); //输出：false

2. PHP 中解决浮点数计算精度丢失的方案

1. 将小数转为整数去计算，最后在对运行结果进行处理。

function precison_restore($num1, $num2, $type) {
    $ten = pow(10, maxLenOfDecimal($num1, $num2));

    switch ($type) {
        case '+':
            $res = ($num1*$ten + $num2*$ten) / $ten;
            break;
        case '-':
            $res = ($num1*$ten - $num2*$ten) / $ten;
            break;
        case '*':
            $res = ($num1*$ten * $num2*$ten) / pow($ten,2);
            break;
        case '/':
            $res = ($num1*$ten) / ($num2*$ten);
            break;
        default:
            
    }
    return $res;
}

function maxLenOfDecimal($num1 , $num2) {
    return max(decimalLen($num1), decimalLen($num2));
}

function decimalLen($num) {
    $len = 0;
    if ($decimal = ltrim(strrchr($num, '.'), '.')) {
        $len = strlen($decimal);
    }
    return $len;
}

$time_s = microtime(true);
var_dump(floor(precison_restore(2.1, 0.7, '-')*10)); // 输出：14
$time_e = microtime(true);
echo $time_e - $time_s; // 输出：7.1048736572266E-5

2. 使用 php 官方提供的 BC Math 高精确度的数学扩展。（个人认为是最佳实践）

function simple($num1, $num2, $type) {
    bcscale(maxLenOfDecimal($num1, $num2));
    switch ($type) {
        case '+':
            $res = bcadd($num1, $num2);
            break;
        case '-':
            $res = bcsub($num1, $num2);
            break;
        case '*':
            $res = bcmul($num1, $num2);
            break;
        case '/':
            $res = bcdiv($num1, $num2);
            break;
        default:
            
    }
    return $res;
}

function maxLenOfDecimal($num1 , $num2) {
    return max(decimalLen($num1), decimalLen($num2));
}

function decimalLen($num) {
    $len = 0;
    if ($decimal = ltrim(strrchr($num, '.'), '.')) {
        $len = strlen($decimal);
    }
    return $len;
}

$time_s = microtime(true);
var_dump(floor(simple(2.1, 0.7, '-')*10)); // 输出：14
$time_e = microtime(true); 
echo $time_e - $time_s;// 输出：1.4066696166992E-5

​ 对比来看

​ 使用 bcmath 扩展的效率要比 将浮点数转换为整数进行计算，在对结果进行处理的方式要高效。