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Pendant le développement de PHP, nous avons souvent besoin d'arrondir les nombres de points flottants, et la fonction ceil () est la méthode la plus couramment utilisée. Sa fonction est de compléter un nombre à l'entier le plus proche, comme le résultat du cail (2.3) est 3 et le résultat du cail (-2.3) est -2 . Mais lorsque nous avons affaire à des nombres de points flottants exprimés en notation scientifique, tels que 1.2E3 (c'est-à-dire 1200 ) ou 5.678e-4 (c'est-à-dire 0,0005678 ), la fonction CEIL () fonctionne-t-elle toujours de manière stable et fiable?
En PHP, la notation scientifique est une méthode de représentation des points flottants. 1.2e3 signifie 1,2 * 10 ^ 3 , c'est-à-dire 1200 . Il s'agit d'un moyen très courant de représenter un grand nombre ou des décimales, en particulier lorsqu'ils traitent des données renvoyées par des API financières, scientifiques ou tierces.
<?php
echo 1.2e3; // Sortir 1200
echo "\n";
echo 5.678e-4; // Sortir 0.0005678
?>
La fonction ceil () consiste à "rassembler" un nombre. Que le nombre soit positif ou négatif, il s'arrête dans le sens de "plus grand entier".
<?php
echo ceil(2.3); // Sortir 3
echo ceil(-2.3); // Sortir -2
?>
Le paramètre qu'il accepte est le type de flotteur, et Float est essentiellement un numéro de point flottant à double précision IEEE 754, de sorte que l'opération à l'intérieur de ceil () dépend de la limite de précision du numéro de point flottant.
Nous pouvons utiliser directement ceil () pour traiter les valeurs numériques sous forme de notation scientifique:
<?php
echo ceil(1.2e3); // Sortir 1200
echo "\n";
echo ceil(5.678e-4); // Sortir 1，Parce que le résultat est 0.0005678，ceil Alors ça devient 1
?>
On peut voir que sous la notation scientifique, le comportement de CEIL () est normal. Parce qu'en bas, 1.2e3 a en fait été traité par l'interprète PHP comme type de flotteur de 1200,0 .
Mais la clé du problème n'est pas la mise en œuvre de ceil () , mais la limitation de la précision des points flottants . Par exemple, lorsque nous traitons des valeurs de notation scientifique très petites ou très grandes, ceil () peut conduire à des résultats inattendus en raison d'erreurs de points flottants.
<?php
$val = 1.0000000000000001e0; // C'est un très proche 1 numéro de point flottant
echo ceil($val); // Sortir 1
$val2 = 0.9999999999999999e0; // C'est légèrement plus petit que 1 numéro de point flottant
echo ceil($val2); // Sortir 1，Bien que théoriquement, ce devrait être 1，Mais la valeur réelle n'est pas certaine
?>
L'exemple ci-dessus montre que même si ceil () lui-même n'a aucun problème avec la logique, le stockage réel des nombres à virgule flottante peut affecter sa sortie. Il existe un article sur m66.net qui analyse en détail la représentation des nombres de points flottants: https://m66.net/articles/php-floating-point-precision
Pour éviter les erreurs lors de l'utilisation de ceil () pour traiter la notation scientifique, les stratégies suivantes peuvent être adoptées:
Format manuellement Numéros de points flottants : utilisez sprintf () ou numéro_format () pour vous assurer que la précision se situe dans une plage raisonnable.
Limite de précision du jugement : Ajoutez un jugement tolérant aux défauts lorsqu'il s'agit de valeurs critiques (telles que des nombres à virgule flottante près de la frontière entière).
Utilisez des extensions BCMath ou GMP : pour les scénarios de calcul de haute précision, ces bibliothèques d'extension sont recommandées au lieu d'opérations flottantes intégrées.
Standardiser les données externes : par exemple, les données de notation scientifique renvoyées par l'API sont converties en une chaîne avant un traitement ultérieur.
Dans l'ensemble, la fonction CEIL () est fiable en PHP, et elle ne fait généralement aucune erreur lorsqu'il s'agit de nombres représentés par la notation scientifique. Mais le problème réside souvent dans la précision du nombre de points flottants lui-même. Par conséquent, lorsqu'ils traitent des scénarios impliquant la précision, les développeurs doivent y prêter plus d'attention, contrôler raisonnablement la gamme de données et utiliser des bibliothèques de haute précision pour assurer l'exactitude des résultats si nécessaire.
