- 产生原因
JS中的基本数据类型6中：Number、Undefined、Null、Boolean、String、 Symbol 。其中JS数字运算时存在精度缺失问题。其主要原因是因为在计算机中，无论是定点数还是浮点数都是以多位二进制的方式进行存储和运算的。
在JS中数字采用的IEEE 754的双精度标准进行存储，我们可以无需知道他的存储形式，只需要简单的理解成就是存储一个数值所使用的二进制位数比较多而已，这样得到的数会更加精确。
对于整数来说，十进制的35会被存储为： 00100011 其代表 2^5 + 2^1 + 2^0。（换算方法÷2） 对于纯小数来说，十进制的0.375会被存储为： 0.011 其代表 1/2^2 + 1/2^3 = 1/4 + 1/8 = 0.375（换算方法x2） 0.375 x 2 = 0.75 — 0 0.75 x 2 = 1.5 — 1 0.5 x 2 = 1.0 — 1 => 0.011 同理 0.1 = 0.000110011…由于存储空间有限，最后计算机会舍弃后面的数值，所以我们最后就只能得到一个近似值。
当计算机计算 0.1+0.2 的时候，实际上计算的是这两个数字在计算机里所存储的二进制，0.1 和 0.2 在转换为二进制表示的时候会出现位数无限循环的情况。js 中是以 64 位双精度格式 来存储数字的，只有 53 位的有效数字，超过这个长度的位数会被截取掉这样就造成了精度丢 失的问题。这是第一个会造成精度丢失的地方。在对两个以 64 位双精度格式的数据进行计算 的时候，首先会进行对阶的处理，对阶指的是将阶码对齐，也就是将小数点的位置对齐后，再进 行计算，一般是小阶向大阶对齐，因此小阶的数在对齐的过程中，有效数字会向右移动，移动后 超过有效位数的位会被截取掉，这是第二个可能会出现精度丢失的地方。当两个数据阶码对齐后， 进行相加运算后，得到的结果可能会超过 53 位有效数字，因此超过的位数也会被截取掉，这 是可能发生精度丢失的第三个地方。
- 解决方法
方法一：ES6提供的Number.EPSILON方法
function numbersequal(a,b){
return Math.abs(a-b) < Number.EPSILON
}
// Math.abs(x) 函数返回指定数字 “x“ 的绝对值。EPSILON 属性的值接近于 2-52。
var a=0.1+0.2， b=0.3
console.log(numbersequal(a,b)) //true
方法二：把计算数字提升 10的N次方倍再除以 10的N次方。N>1
(0.1*1000+0.2*1000)/1000==0.3
//true
参考：
