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PHP中的精确计算bcadd，bcsub，bcmul，bcdiv

PHP 1121 0 创建时间：2023-01-05 14:10:42

PHP中的精确计算 bcadd bcsub bcmul bcdiv

#### PHP中的精确计算bcadd，bcsub，bcmul，bcdiv
防坑攻略：
1、通过乘100的方式转化为整数加减，然后在除以100转化回来……

2、使用number_format转化成字符串，然后在使用（float）强转回来……

3、php提供了高精度计算的函数库，实际上就是为了解决这个浮点数计算问题而生的。

php数学函数，加（bcadd）、减（bcsub）、乘（bcmul）、除（bcdiv）

![](https://www.seedblog.cn/uploads/article/2023-01-05/dk5woIUq454ES16uPEEoQcdRZ7obctmkGvs9KDI2.png)

```php
<?php
/**
 * 精确加法
 * @param [type] $a [description]
 * @param [type] $b [description]
 */
function math_add($a,$b,$scale = '2') {
	return bcadd($a,$b,$scale);
}

/**
 * 精确减法
 * @param [type] $a [description]
 * @param [type] $b [description]
 */
function math_sub($a,$b,$scale = '2') {
	return bcsub($a,$b,$scale);
}

/**
 * 精确乘法
 * @param [type] $a [description]
 * @param [type] $b [description]
 */
function math_mul($a,$b,$scale = '2') {
	return bcmul($a,$b,$scale);
}

/**
 * 精确除法
 * @param [type] $a [description]
 * @param [type] $b [description]
 */
function math_div($a,$b,$scale = '2') {
	return bcdiv($a,$b,$scale);
}

/**
 * 精确求余/取模
 * @param [type] $a [description]
 * @param [type] $b [description]
 */
function math_mod($a,$b) {
	return bcmod($a,$b);
}

/**
 * 比较大小
 * @param [type] $a [description]
 * @param [type] $b [description]
 * 大于 返回 1 等于返回 0 小于返回 -1
 */
function math_comp($a,$b,$scale = '5') {
	return bccomp($a,$b,$scale); // 比较到小数点位数
}

echo math_add('3.445','3.444')."
"; // 加 6.88
echo math_sub('3.445','3.444')."
"; // 减 0.00
echo math_mul('3.445','3.444')."
"; // 乘 11.86
echo math_div('3.445','3.444')."
"; // 除 1.00
echo math_mod('3.445','3.444')."
"; // 取模 0
echo math_comp('3.445','3.444')."
";// 比较 1

echo math_add('3.445','3.444','3')."
"; // 加 6.889
echo math_sub('3.445','3.444','3')."
"; // 减 0.001
echo math_mul('3.445','3.444','3')."
"; // 乘 11.864
echo math_div('3.445','3.444','3')."
"; // 除 1.000
echo math_mod('3.445','3.444')."
"; // 取模 0
echo math_comp('3.445','3.444')."
";// 比较 1
?>
```
#### 为啥有坑：

php的bug?不是，这是所有语言基本上都会遇到的问题，所以基本上大部分语言都提供了精准计算的类库或函数库。

要搞明白这个原因, 首先我们要知道浮点数的表示(IEEE 754):

浮点数, 以64位的长度(双精度)为例, 会采用1位符号位(E), 11指数位(Q), 52位尾数(M)表示(一共64位).

符号位：最高位表示数据的正负，0表示正数，1表示负数。

指数位：表示数据以2为底的幂，指数采用偏移码表示

尾数：表示数据小数点后的有效数字.

这里的关键点就在于, 小数在二进制的表示, 小数如何转化为二进制呢？

算法是乘以2直到没有了小数为止。这里举个例子，0.9表示成二进制数

0.9*2=1.8 取整数部分 1

0.8(1.8的小数部分)*2=1.6 取整数部分 1

0.6*2=1.2 取整数部分 1

0.2*2=0.4 取整数部分 0

0.4*2=0.8 取整数部分 0

0.8*2=1.6 取整数部分 1

0.6*2=1.2 取整数部分 0

.........

0.9二进制表示为(从上往下): 1100100100100......

注意：上面的计算过程循环了，也就是说*2永远不可能消灭小数部分，这样算法将无限下去。很显然，小数的二进制表示有时是不可能精确的 。其实道理很简单，十进制系统中能不能准确表示出1/3呢？同样二进制系统也无法准确表示1/10。这也就解释了为什么浮点型减法出现了"减不尽"的精度丢失问题。

换句话说：我们看到十进制小数，在计算机内存储的不是一个精确的数字，也不可能精确。所以在数字加减乘除后出现意想不到的结果。

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