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關鍵字
intval
0.1
0.7
php
10
php 代碼
intval((0.7+0.1)*10)
回複內容：
這和電腦的小數表示有關，
通常情況下，小數是用 浮點數
表示的：
電腦中的浮點數
浮點指的是帶有小數的數值，浮點運算即是小數的四則運算，常用來測量電腦運算速度。大部份電腦採用二進制（b=2）的表示方法。位
(bit)是衡量浮點數所需儲存空間的單位，通常為32位或64位，分別被叫作單精確度
和雙精確度
。
比如單精確度的浮點數，由32個bit位。按照IEEE 754
標準，32位中有
1位是符號位(sign)
8位是指數位(exponent)
23位是數值 (fraction)
如所示：
那麼這個數的數值就是
這樣比如對於0.5，就可以表示成sign = 0, exponent = -1, fraction = 1
但實際上IEEE 754
對錶示方法還做了一些最佳化，比如fraction必須是1-2之間的一個小數，這樣fraction就只用表示小數位，而exponent的實際值是exponent + offset.
這樣實際的計算公式是:
比如0.5的float表示為：
0 01111110 000
00000000
00000000
0000
其中0為符號位
01111110為指數位，十進位為126, 所以實際的exponent為126 - 127 = -1,
而 000
00000000
00000000
0000 為fraction，十進位為0，
所以0.5f =
這種表示方法帶來的問題就是很多浮點數不能精確表示，比如0.1的浮點數表示為：
0 0111101 110011001100110011001101
實際上值為
你自己看看 `0.1 + 0.7` 的結果是什嗎？這跟浮點運算的特性有關。當十進位浮點數轉換為二進位浮點數時，精度就可能丟失，運算結果肯定也是有誤差的。
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如果不明白為什麼十進位浮點數轉換為二進位浮點數，首先你可以選擇回去看基礎書……假若你是讀電腦的話，並且還沒有把書扔掉，或者還記得如何搜尋。否則的話，大概就是這樣的：浮點數都是儲存為尾數乘以指數的形式的，例如 12345 會儲存為 1.2345 * 10 ^ 4（實際儲存 1.2345 和 10）。問題是，浮點數不是用十進位來儲存尾數的，因此 1.2345 必須轉化為對應的二進位形式，也就是類似於 1.01010011 這樣的東西。你可以考慮一下，這種形式的位元只能表示 1 +/- 1/2 +/- 1/4 +/- 1/8 +/-... 因此，很有可能你要表達的那個十進位數，是在有限位元的位元中表現不出來的，然後精度就會丟失。因為在這兩種語言中，0.7 + 0.1 的結果小於 0.8，因此，取整後的結果為 7。
為什麼 0.7 + 0.1 小於 0.8 ，可以看我在 在JS中，為什麼浮點型數值0.1+0.2=0.30000000000000004，而0.15+0.15=0.25+0.05=0.3？中的回答
