哪些编程语言浮点运算会丢失精度

① java丢失精度问题

float a = 3.14；这个语句的意思是把抄双精度浮点类型（double）赋值给单精度浮点类型（float）的变量a,把一个高精度的数赋值给一个低精度的数，就会照成精度丢失了。因为Java中，3.14这样的写法默认是认为double类型的，而3.14f这样的写法就会指定3.14这个数为float类型，这样赋值就不会有精度丢失了。注意，这里你不要单纯的把float想像成只能存一位小数点的数，3.14这个数同样用float可以存下

② JavaScript为什么浮点数会丢失精度

js浮点计算问题

问题

用js进行浮点数计算，结果可能会“超出预期”，大部分计算结果还是对的，但是我们可不想在计算这么严谨的事情上还有意外的惊喜。比如：

• 0.3 + 0.6 = 0.8999999999999999

• 0.3 - 0.2 = 0.09999999999999998

• 0.3 * 1.5 = 0.44999999999999996

• 0.3 / 0.1 = 2.9999999999999996

看完这几个计算结果，如果你没用过js，你可能会有点崩溃。我只能说，这就是js的魅力所在。

分析

在这之前，你需要知道以下几点：

• js中数字类型只有Number；

• js的Number是IEEE 754标准的64-bits的双精度数值

网上有很多关于此问题的解释，由于计算机是用二进制来存储和处理数字，不能精确表示浮点数，而js中没有相应的封装类来处理浮点数运算，直接计算会导致运算精度丢失。其实高级语言（c#，java）也存在此问题，只不过它们自己内部做了处理，把这种精度差异给屏蔽掉了。有些小数转换为二进制位数是无穷的（有循环），但是64位中小数最多只有52位，因此对于位数超过的相当于被截取了，导致了精度的丢失。这个地址可以用来浮点数和IEEE 754标准的64-bits的互转（背后是二进制的转换），用这个我们来验证下0.3-0.2。

• 0.3转换后为0.

• 0.2转换后为0.

• 0.-0.=0.

这和js直接计算的结果0.09999999999999998想吻合。

分析下来，终于明白并不是js自身发育不良，只是没有及时补充营养，我们只能另想出路了。

以上是网上找的

我以前遇到过问题2中浏览器计算的结果 是两种,所以和浏览器也有问题

③ js哪些运算精度丢失

由于在H5页面上需要进行动态的金额计算，且金额涉及到了小数，因而随之产生了浮点数计算的精度丢失问题。
刚开始的时候，测试给提了一个金额计算误差的问题，刚开始我还没怎么重视，然后瞅了瞅代码，随便改了改做了些异常处理，然后就给提交了。
接着，测试又提了一个bug，“6.8-0.9=5.8”。然后顿时我就蒙逼了，随后突然意识到，JS作为解释性语言，直接计算会有浮点数精度丢失问题。接下来，在网上找了一些资料，然后也根据具体的原理自己做了一些修改，最终解决了问题。
浮点数的二进制表示：
IEEE 754 标准是IEEE二进位浮点数算术标准（IEEE Standard for Floating-Point Arithmetic）的标准编号，等同于国际标准ISO/IEC/IEEE 60559。该标准由美国电气电子工程师学会（IEEE）计算机学会旗下的微处理器标准委员会（Microprocessor Standards Committee, MSC）发布。这个标准定义了表示浮点数的格式（包括负零-0）与反常值（denormal number），一些特殊数值（无穷（Inf）与非数值（NaN）），以及这些数值的「浮点数运算子」；它也指明了四种数值修约规则和五种例外状况（包括例外发生的时机与处理方式）。
JS的浮点数实现也是遵循IEEE 754标准，采用双精度存储（double precision），进行了相关的实现。其中1位用来表示符号位，11位用来表示指数，52位表示尾数。
解决方案：
本质上在处理这类问题的时候，基本的思路就是通过将浮点数转换成整数进行计算，然后再将整数的小数点位调整，转回正确的浮点数结果。

④ java float double精度为什么会丢失

首先有一个观念，在计算机里所有的数据都是以二进制的形势保存的。
我们来简单的举个例子,
对于int类型的数值我们不陌生, 10进制类型和2进制的转换也很简单
比如9= 0000 1001, 22=0001 0110 等
（注意：以下x^y 表示x的y次方）
换一种表示方式 9 = 2^3+2^0，22=2^4+2^2+2^1.很简单对不对

但是对于float和double类型的数据就变得不一样了，在清楚为什么精度会丢失的问题之前还需要先明白一件事
就像在10进制里 0.1 = 10^-1 0.01=10^-2 一样 在2进制里 小数点后边的数字也是用2^-n次方来解决的.
那么问题来了,大家都知道 2^-1 =0.5,2^-2=0.25
如果你想表示0.6的话在10进制里可以简单的用6*10^-1次方来表示,但是在2进制里怎么表示呢,？只能用尽可能接近的数据来表示比如 (1*2^-1)+(1*2^-3) 也就是 0.5+0.125 =0.625 约等于0.6 （这里只是举个例子,实际计算机在存储的时候要复杂一些）,因为在2进制里边没有“准确”表示 比如 0.1，0.00000001 这样数据的2进制数据.
还有一点,操作系统的位数也会影响到float和double的精度,比如32位和64位

（纯手打 不明白的话 追问）