详细谈谈JS中的内存与变量存储

编辑: admin 分类: javascript 发布时间: 2022-01-01 来源:互联网
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  • 前言
  • JS神奇的Number
  • 存储数字
    • 二进制如何转换
  • why 0.1 + 0.2 !== 0.3?
    • 总结

      前言

      在前端领域,因为大部分在跟UI打交道,内存管理是最容易被忽略的部分。如果不懂内存,就看不清很多问题的本质,也难以写出更合格的代码,本次带大家走进内存的世界。

      JS神奇的Number

      案例一:金额的计算与传递

      18.9 * 100
      =1889.9999999999998
      

      案例二:违背的数学定律

      0.1 + 0.2 === 0.3
      // false
      
      (function (a, b, c) {
          return a + b + c === a + ( b + c )
      })(0.1, 0.2, 0.3)
      // false
      

      案例三:无限循环的加法

      (function (num) {
          while(true) {
              if (++num % 13 === 0) {
                  return num
              }
          }
      })(2 ** 53)
      

      案例四:JSON.parse

      JSON.parse('{"a":180143985094813214124}')
      //{a: 180143985094813220000}
      

      通过上面的四个案例我们可以看出,数字在计算机中运算往往会给人带来一些“惊喜”,要想防止这些意想不到的结果,我们首先要了解Number在Javascript中到底是怎么存储的?

      存储数字

      计算机是用二进制来存储数据的,所以数字也需要转换成相应二进制: 000 或者 111 的不同组合序列。

      二进制如何转换

      如何将一个数字转换成二进制,这里举个例子说明一下:

      把十进制小数 106.6953125106.6953125106.6953125 转换成二进制

      遇到小数转换时,需要把整数和小数两部分分别进行处理,整数 106106106 除以 222 直到商是 000 为止,取每次除 222 得到的余数结果

      106 / 2 = 53  ...... 0
      53  / 2 = 26  ...... 1
      26  / 2 = 13  ...... 0
      13  / 2 = 6   ...... 1
      6   / 2 = 3   ...... 0
      3   / 2 = 1   ...... 1
      1   / 2 = 0   ...... 1
      结果为得到的余数按照从右往左排列   1101010
      

      小数 0.69531250.69531250.6953125 乘以 222 直到不存在小数位为止,并计下每次乘后的整数位结果,

      0.6953125 x 2 = 1.390625  ...... 1
      0.390625  x 2 = 0.78125【文章原创作者:http://www.1234xp.com/shsgf.html转载请保留出处】   ...... 0
      0.78125   x 2 = 1.5625    ...... 1
      0.5625    x 2 = 1.125     ...... 1
      0.125     x 2 = 0.25      ...... 0
      0.25      x 2 = 0.5       ...... 0
      0.5       x 2 = 1         ...... 1
      结果为得到的整数位按照从左往右排列   1011001
      

      将计算后的 000 111 序列拼在一起就得到转换的二进制 1101010.10110011101010.10110011101010.1011001,用科学计数法表示为1.1010101011001∗261.1010101011001*2^61.1010101011001∗26,算出了二进制,接下来需要将它存进计算机中,在Javascript中不区分整数和小数,数字统一按照双精度浮点数的要求来存储,主要包含下面规则:

      • 使用 8bytes(64bits)8bytes(64bits)8bytes(64bits) 存储双精度浮点数
      • 存储小数用科学计数法表示的数据
      • 第一位表示符号,后 111111 位表示指数,指数按照补位运算,即直接 102310231023 加指数位
      • 剩余 525252 位表示小数点后的尾数,超过 525252 位的部分 000 舍 111 进

      由于指数位的 11 位不包括符号位,那么为了达到正负指数的效果,就引入了指数的偏移值。

      用图表示如下:

      我们将转换好的二进制数按规则放进内存中,首先 106.6953125106.6953125106.6953125 是正数,所以符号位应该为 111, 000 表示正号, 111 表示负号(图片应该为显示 000,笔误了)

      二进制 1.1010101011001∗261.1010101011001*2^61.1010101011001∗26 指数是 666(这里需要加上偏移量1023),转成二进制为 100000001011000000010110000000101,指数位要求放置二进制的补码,而补码的计算规则是:

      • 正数的补码就是其本身
      • 负数的补码是在其原码的基础上, 符号位不变, 其余各位取反, 最后+1. (即在反码的基础上+1)
      [+1] = [00000001]原 = [00000001]反
      
      [-1] = [10000001]原 = [11111110]反
      

      所以图片指数位应该填

      尾数位部分直接将小数转换后的二进制填入即可

      数字最后就是以这样的形式存入计算机中

      why 0.1 + 0.2 !== 0.3?

      在理解数字存储的原理后,我们再来分析下为什么 0.1+0.2!==0.30.1 + 0.2 !== 0.30.1+0.2!==0.3

      首先将 0.10.10.1 0.20.20.2 0.30.30.3 分别转换成二进制

      0.1 x 2 = 0.2  ...... 0
      0.2 x 2 = 0.4  ...... 0
      0.4 x 2 = 0.8  ...... 0
      0.8 x 2 = 1.6  ...... 1
      0.6 x 2 = 1.2  ...... 1
      0.2 x 2 = 0.4  ...... 0
      0.4 x 2 = 0.8  ...... 0
      0.8 x 2 = 1.6  ...... 1
      0.6 x 2 = 1.2  ...... 1
      得到的整数位按照从左往右排列   000110011...
      

      0.1→0.00011(0011)∞

      0.2 x 2 = 0.4  ...... 0
      0.4 x 2 = 0.8  ...... 0
      0.8 x 2 = 1.6  ...... 1
      0.6 x 2 = 1.2  ...... 1
      0.2 x 2 = 0.4  ...... 0
      0.4 x 2 = 0.8  ...... 0
      0.8 x 2 = 1.6  ...... 1
      0.6 x 2 = 1.2  ...... 1
      0.2 x 2 = 0.4  ...... 0
      得到的整数位按照从左往右排列   001100110...
      

      0.2→0.00110(0110)∞

      0.3 x 2 = 0.6  ...... 0
      0.6 x 2 = 1.2  ...... 1
      0.2 x 2 = 0.4  ...... 0
      0.4 x 2 = 0.8  ...... 0
      0.8 x 2 = 1.6  ...... 1
      0.6 x 2 = 1.2  ...... 1
      0.2 x 2 = 0.4  ...... 0
      0.4 x 2 = 0.8  ...... 0
      0.8 x 2 = 1.6  ...... 1
      得到的整数位按照从左往右排列   010011001...
      

      0.3→0.01001(1001)∞

      统一用科学计数法表示为

      0.1→0.00011(0011)∞→1.(1001)∞∗2−4

      0.2→0.00110(0110)∞→1.(1001)∞∗2−3

      0.3→0.01001(1001)∞→1.(0011)∞∗2−2

      放入计算机中双精度浮点数存储,最后的红色表示超过尾数位的二进制,即需要做舍0进1处理

      则经过64位双精度存储后,二进制如下表示
      0.1→0−01111111011−(1001)121010

      0.2→0−01111111100−(1001)121010

      0.3→0−01111111101−(0011)120011

      此时 0.1+0.20.1 + 0.20.1+0.2 可以看出与 0.30.30.3 不相等

      这就是数字在计算机中运算往往会给人带来一些“惊喜”!

      总结

      到此这篇关于JS中内存与变量存储的文章就介绍到这了,更多相关JS内存与变量存储内容请搜索hwidc以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持hwidc!

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