Rundungsfehler in JavaScript

In JavaScript existieren Zahlen im Datentyp Number, wodurch man bei Rechenoperationen auf Rundungsprobleme stößt. Karsten Rieger, ehemaliger Professional Frontend Developer bei Neofonie, erklärt das Phänomen und stellt Lösungsansätze vor.

Wer Rechenoperationen mit JavaScript ausführen will, wird früher oder später auf ungenaue Ergebnisse stoßen.

Schauen wir uns ein Beispiel genauer an:

var result = 0.1 + 0.2;


result === 0.3


// false !


// result == 0.30000000000000004

Um zu verstehen, warum das so ist, muss man wissen, wie Zahlen in JavaScript verwaltet werden.

Der Datentyp Number

In JavaScript existiert für Zahlen nur ein Datentyp: Number.

Number ist ein 64Bit Floatingpoint Datentyp. Diese 64 Bit werden dabei entsprechend dem Standard IEEE 754 (bzw. double precision binary floating point format) so aufgeteilt, dass die Bits 0 bis 51 für die Mantisse (den eigentlichen Zahlenwert), die Bits 52 bis 62 für den Exponenten und das letzte Bit (63) für das Vorzeichen verwendet werden.
Jede Zahl wird also in einer binären Exponential-Repräsentation abgebildet. Für Ganzzahlwerte bedeutet dies, dass eine gesicherte Darstellung bis 15 Ziffern möglich ist, bevor Rundungsfehler bedingt durch die exponentielle Abbildung auftreten.

Integer sind bis 15 Stellen sicher

var x = 999999999999999; // 999999999999999


var y = 9999999999999999; // 10000000000000000

Bei Fließkommazahlen wirkt sich dies entsprechend auf die Genauigkeit der Nachkommastellen aus (siehe erstes Beispiel).

JavaScript steht nicht allein da

Wer sich nun bestätigt darin fühlt, dass JavaScript eine total verkorkste Sprache sei und nicht einmal ordentlich rechnen kann, wird erstaunt sein, dass dieses Problem nicht allein auf JavaScript beschränkt ist. Alle Sprachen, welche Fließkommazahlen nach IEEE 754 implementieren, weisen entsprechende Rundungsfehler auf. Der Unterschied besteht lediglich in den diversen Sprachen sich unterscheidenden zusätzlichen Datentypen.

Wer es nicht glaubt, kann gerne einmal in groovy (bzw. Java) folgendes ausprobieren:

Rundungsproblem in Java/Groovy

println"0.1 + 0.2 = ${0.1 + 0.2}"// "0.1 + 0.2 = 0.3"


println"0.1f + 0.2f = ${0.1f + 0.2f}"// "0.1f + 0.2f = 0.30000000447034836"


println"0.1d + 0.2d = ${0.1d + 0.2d}"// "0.1d + 0.2d = 0.30000000000000004"

Daran lässt sich auch gut erkennen, dass Number dem Datentyp Double in Java entspricht.

Eine Anekdote am Rande

Wem das alles nun viel zu kompliziert erscheint, der ist an dieser Stelle sicher nicht alleine. Wichtig ist es zu wissen, dass Rundungsfehler aufgrund der Abbildung entstehen können.

Selbst ein so genialer Kopf wie Steve Wozniak hat es vermieden einen Floatingpoint Datentyp in Apples erstem Basic zu implementieren. Laut Wikipedia war Wozniak zu sehr mit der Entwicklung des Diskettenlaufwerks beschäftigt, weshalb Microsoft beauftragt wurde ein Basic mit Fließkommazahlen zu entwickeln (später genannt Applesoft Basic).

Sicher hätte Wozniak die intellektuellen Kapazitäten dazu gehabt, das Problem zügig zu lösen. Witzig ist jedoch, dass es nie eine offizielle Begründung gab, warum Wozniak damals keine Fließkommazahlen in Apple Basic umgesetzt hat. Während eines Interviews bei All Things Digital (2007) sagt Jobs auf die Frage, warum Wozniak keine Fließkommazahlen in Apple Basic umsetzte, lediglich: „This is one of the mysteries of life“.

Wie vermeidet man Rundungsfehler?

Ist man gezwungen mit großen Zahlen innerhalb von JavaScript zu rechen und sucht etwas analoges zu Javas BigDecimal, sollte man sich vielleicht bignumber.js oder BigDecimal.js einmal anschauen.

Für den gewöhnlichen Gebrauch genügt es jedoch meist, sich auf drei bis vier Stellen nach dem Komma zu beschränken und die nativen Methoden numObj .toPrecision( Stelligkeit ) oder numObj .toFixed( Nachkommastellen ) zu verwenden. Der Unterschied zwischen beiden ist, dass man bei toPrecision() die Gesamtanzahl der darzustellenden Ziffern (Vorkomma + Nachkomma) angibt, während man bei toFixed() die Anzahl der darzustellenden Nachkommastellen angibt.

var result = parseFloat((0.1+ 0.2).toPrecision(1));


result === 0.3


// true

Zu beachten sei noch, dass sowohl .toFixed() als auch .toPrecision() als Rückgabewert kein Numberobjekt, sondern einen String liefern, weshalb in dem oberen Beispiel auch noch einmal ein parseFloat() nötig ist, um auch einem Typvergleich (===) standzuhalten.

Neben einer Berechnung wie zuvor gesehen, ist auch bei der Übertragung von Zahlen darauf zu achten, ob diese eventuell implizit zu Number konvertiert werden. So interpretiert beispielsweise jQuery.data() den im Data-Attribut des angefragten Elements enthaltenen Wert. Ist dieser ein Zahlenwert, wird dieser entsprechend als Number zurückgegeben. Dies ist solange kein Problem, wie der Wertebereich Double eingehalten wird. Oft werden jedoch IDs auf diese Weise übertragen, welche wiederum gerne Long-Werte sind und daher auch eine Stelligkeit jenseits der gesicherten 15 Stellen erreichen können. Um eine implizite Umwandlung zu vermeiden, sollte man daher auf das Data-Attribut, welches einen Long-Wert enthält zur Sicherheit mit der Methode jQuery.attr() zugreifen, welche stets einen String zurückliefert.

Wer das Problem der Rundungsgenauigkeit beim Abbilden von Fließkommazahlen in eine binäre Exponentialdarstellung selber einmal im Code lösen möchte, kann sich ja einmal am folgenden Coding Kata versuchen: Codewars – Float to binary conversion (wenn beim ersten Pageload eine Fehlermeldung erscheint, einfach erneut ein Reload versuchen)

 

Veröffentlichung am 10.12.2015, aktualisiert am 10.10.2020