Kwalifikacja: INF.04 - Projektowanie, programowanie i testowanie aplikacji
Zawód: Technik programista
Co zostanie wyświetlone w konsoli po wykonaniu poniższego kodu?
| console.log(0.1 + 0.2 === 0.3); console.log(0.1 + 0.2); |
Odpowiedzi
Informacja zwrotna
Wynik wyrażenia `0.1 + 0.2` w JavaScript nie jest równy `0.3` ze względu na sposób reprezentacji liczb zmiennoprzecinkowych w pamięci komputera. W programowaniu, liczby zmiennoprzecinkowe są przechowywane zgodnie z normą IEEE 754, co prowadzi do drobnych błędów zaokrągleń. W przypadku `0.1` oraz `0.2` ich suma w rzeczywistości daje wynik `0.30000000000000004`, co jest nieco większe niż `0.3`. Z tego powodu, porównując `0.1 + 0.2` z `0.3`, otrzymujemy `false`. To zjawisko ilustruje potrzebę ostrożności przy porównywaniu wartości zmiennoprzecinkowych i zachęca do używania metod porównawczych, które uwzględniają tolerancję błędu, takich jak `Math.abs(a - b) < epsilon`, gdzie `epsilon` to bardzo mała liczba. W praktyce, zrozumienie tych zasad jest kluczowe dla zapobiegania błędom w obliczeniach finansowych czy innych zastosowaniach wymagających wysokiej precyzji.
Niepoprawne odpowiedzi wynikają z nieporozumienia dotyczącego reprezentacji liczb zmiennoprzecinkowych w JavaScript. Wiele osób ma tendencję do sądzenia, że operacje matematyczne z użyciem liczb dziesiętnych będą prowadziły do oczekiwanych rezultatów. Przykład `0.1 + 0.2`, który wydaje się prosty, w rzeczywistości ujawnia istotne różnice w precyzji. W przeciwieństwie do liczb całkowitych, które są reprezentowane jednoznacznie, liczby zmiennoprzecinkowe mogą wprowadzać błędy zaokrągleń. Gdyby nasze porównanie zwracało `true`, wskazywałoby to na to, że na poziomie binarnym liczby te są identyczne, co jest w przypadku JavaScript nieprawdziwe. Z kolei podanie `0.3` jako wyniku sumy w niektórych odpowiedziach nie uwzględnia tej samej zasady, co sugeruje, że porównanie tych wartości jest właściwe, mimo że nie jest. Warto zrozumieć, że takie błędne wnioski mogą prowadzić do poważnych problemów w bardziej złożonych obliczeniach, zwłaszcza w aplikacjach finansowych, gdzie precyzja jest niezbędna. Dobrym zwyczajem jest korzystanie z odpowiednich metod, które pozwalają na bezpieczne porównywanie wartości zmiennoprzecinkowych, minimalizując ryzyko błędów. Stosując podejście oparte na tolerancji błędu, można uniknąć pułapek związanych z reprezentacją liczb i poprawić dokładność obliczeń.