原因
因为计算机只能识别二进制数，0.1和0.2转化成二进制时会得到一个无限循环的小数。JS的数字遵循IEEE754标准（常被称谓浮点数），且使用双精度格式。由于的精度问题需要0舍1入，所以得到的结果会存在精度丢失，所以不等于0.3。
比较方法
正确的比较方法是Math.abs(0.1 + 0.2 - 0.3) < Number.EPSILON
发现
有趣的发现，0.2+0.3是等于0.5，0.1+0.4也是等于0.5。巧的是0.5转化为二进制数是0.1，没有精度丢失得问题。那么暂时可得到结论，当两个小数相加得到的实际结果没有精度丢失问题时，那么这两个小数相加后不会发生精度丢失。
没有丢失精度的推论
- 小数转二进制： 每次小数乘2取整数位，依次拿到结果迭代，直至小数为0，例如0.2，0.2✖️2得0.4，取整数位0，再0.4✖️2得0.8，取整数位0，再0.8✖️2得1.6，取整数位1，再0.6✖️2得1.2，取整数位1，再0.2✖️2得0.4，取整数位0，以此类推得到0.001100110011…
0.2转二进制 0.0011001100110011...
0.3转二进制 0.0100110011001100...
不难看出0.2的11与0.3的00存在位置互补，当0舍1入时相同精度正好只有一个数会进1，此时互补相消得到0.1
