我知道JavaScript数字只是“双”数，并且对于小数部分只有52位精度。但是，REAL JavaScript数字似乎对于大量数字具有更多实际精度。
例如，预定义常量Number.MAX_VALUE表示Number类型的最大正有限值，约为1.7976931348623157e + 308。在这里，我可以使用模数运算符访问此值的尾随数字。
> Number.MAX_VALUE
1.7976931348623157e+308
> Number.MAX_VALUE % 10000000000
4124858368
从这个结果我可以假设这个数字是7fef ffff ffff ffff代表（1 +（1 - 2 ** -52））×2 ** 1023（Wikipedia）并且可以转录成确切的形式如下：
179769313486231570814527423731704356798070567525844996598917476803157260780028538760589558632766878171540458953514382464234321326889464182768467546703537516986049910576551282076245490090389328944075868508455133942304583236903222948165808559332123348274797826204144723168738177180919299881250404026184124858368
...我们只看到这309位数字的尾随10位数字。所以我认为每个JavaScript编号都必须有十进制格式的精确数字。
我的问题是：如何在JavaScript中获取这个309位的字符串？像Number.MAX_VALUE / 10000000000 % 10000000000这样的挑战因为如此庞大而失败了。
此外，Number.MIN_VALUE等微小数字怎么样？这必须是小数形式的以下分数。
0.000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000004940656458412465441765687928682213723650598026143247644255856825006755072702087518652998363616359923797965646954457177309266567103559397963987747960107818781263007131903114045278458171678489821036887186360569987307230500063874091535649843873124733972731696151400317153853980741262385655911710266585566867681870395603106249319452715914924553293054565444011274801297099995419319894090804165633245247571478690147267801593552386115501348035264934720193790268107107491703332226844753335720832431936092382893458368060106011506169809753078342277318329247904982524730776375927247874656084778203734469699533647017972677717585125660551199131504891101451037862738167250955837389733598993664809941164205702637090279242767544565229087538682506419718265533447265625
答案 0 :(得分：0)
MAX_VALUE的所有数字是：
179769313486231570000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
查看以下代码：
答案 1 :(得分：0)
IEEE浮点数的实际实现有点（小!!!）令人困惑。
如果你想到一个更简单的形式，我觉得它会有所帮助，除了在IEEE格式更好的溢出和下溢之外，它会在任何地方做出相应的反应。
这是表格：
浮点数包括：
数字的符号很简单 - 它前面有一个减号。
该值计算如下：
v*2ⁿ
如果指数的符号为正，则指数基本上为2 * 2 * 2 * ... * 2，指定的数量为两个。如果一个大数字用十进制表示，它将有很多位数一直到小数点但是它们没有意义。如果在大约53个二进制数字后显示二进制数字，则其余数字将为零，您无法更改它们。
注意，使用正指数所有这些都是整数，浮点数（包括IEEE数）只要你不溢出就会用整数精确计算。当你溢出时，它们仍然表现良好，它们只有较低位的零。
只有当指数为负数时才有陌生感
v/(2ⁿ)
您为负指数获得的值仍然基于2 * 2 * 2 * ... * 2值，但您可以将其除以。因此，你试图用一半，四分之一，八分之一等代表十分之一......但这并不完全正常，所以你会得到四舍五入的错误和所有可爱的浮点问题。 / p>
您的示例值：
179769313486231570814527423731704356798070567525844996598917476803157260780028538760589558632766878171540458953514382464234321326889464182768467546703537516986049910576551282076245490090389328944075868508455133942304583236903222948165808559332123348274797826204144723168738177180919299881250404026184124858368
二进制文件是
1111111111111111111111111111111111111111111111111111100000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
最后有很多零。
What every computer scientist should know about floating point