0.1 + 0.2 ！== 0.3
0.1 + 0.2;
// 0.30000000000000004
为什么？
因为精度丢失，所以 0.1 + 0.2 !== 0.3 。
能说再具体一些吗？
呃.....
具体
首先，十进制的0.1和0.2都会被转换成二进制，但由于浮点数用二进制表达时是无穷的。
为什么浮点数用二进制表达时是无穷的？
详解二进制浮点数 :
浮点数并不能表示所有实数，比如1.375可以被精确表示，因为
。但是在例1中，1.4和1.1两个数都不能被精确表示，用[4]的链接可以将浮点数字面量转换成真实存储的值，可以看到1.4被近似成了1.399999999999999，1.1被近似成了1.10000000000000008所以两数相减得到的不是0.3而是0.2999999999999998。
两个双精度数之间的最小相对误差是 2 -52 约等于 2.22 x 10 -16 ，所以只能保证15位有效数字，第16位只是部分精确。单精度则只能保证6位有效数字，第7位部分精确。所以在例2中 4.0 + 1e16 = 1.0000000000000004e16，恰巧第16位有效数字是部分精确的，4可以被精确表示，但是 5.0 + 1e16 = 1.0000000000000004e16，因为最后一位并不能表示5，所以出现了浮点数误差。4.0 + 1e17 的结果中的4已经在第17位，超出了双精度浮点数的最大有效位数，就被忽略了，所以有 4.0 + 1e17 = 1e17 => 4.0 + 1e17 - 1e17 = 0.0。
标准的 64 位双精度浮点数的小数部分最多支持 53 位二进制位，所以浮点数小数位的限制而截断的二进制数字，进行运算后，再转换为十进制，就会产生误差。
这种问题根本原因是在于：计算机都是0或1标识，对于某浮点准确值，是通过不断增加位数去逼近该值。浮点数实现这种方式就是移位运算，所以不管是在表示还是运算时,都会出现误差。
基础知识补充
在 JavaScript 中 Number 类型实质是一个64位的浮点数。
其中，最高的1位是符号位，接着11位是指数位，剩下的52位是有效数字。
符号位决定数值正负，指数位决定数值大小，有效位决定数值精度。
总结
0.1 + 0.2 !== 0.3 是因为精度丢失导致的。
因为，JavaScript 的 Number 类型是双精度浮点数（64位）表示的，而浮点数不能精确表示所有的实数，有些只能无限逼近，所以会存在误差。
这种问题根本原因是在于：计算机都是0或1标识，对于某浮点准确值，是通过不断增加位数去逼近该值。浮点数实现这种方式就是移位运算，所以不管是在表示还是运算时,都会出现误差。
