先说解决方案：用
Math.abs(0.1 + 0.2 - 0.3) <= Number.EPSILON进行比较
IEEE 754 64浮点类型这里不做赘述，只单纯解释上述代码。
在ES6中，Number对象上新增了一个常量Number.EPSILON，表示1和大于1的最小浮点数之间的差，相当于2的-52次方，那么这个常量就代表JS能够表示的最小精度，如果两个浮点数的差小于在这个值，我们就认为这两个浮点数相等。
进一步延伸：我们可以用Number.EPSILON来设置误差范围。
例如：我们将误差范围设置为2的-50次方，那么上面的解决方案可以写成：
Math.abs(0.1 + 0.2 - 0.3) <= Number.EPSILON * Math.pow(2, 2)
进一步看Number.EPSILON，他的值打印出来是2.220446049250313e-16，其中的e代表科学计数法，是exponent（指数）的缩写，在浏览器中，小于1e-7的数字会自动转成科学计数法
那么在实际编程中可能需要我们强制转换出来，可以用toFixed把字符补全，再去掉后面的0：
var a = 1.1e-7;
a.toFixed(10).replace(/\.?0+$/, '');
上述代码toFixed的参数10，其实可以是任意比8大的数字，因为1.1后有一位小数，e后为-7，加在一起则得到a的精度是小数点后8位，所以如果直接把toFixed的参数写成8即可得到结果：
这样显然不能适配所有情况，所以要封装成通用函数的话，需要进一步优化，我的方案是将科学计数法的数字拆出来，确定小数点后有几位，e后面有几位，随便写一个例子：
根据上图，可以直接用fixed1[1].length加上fixed1[2]可以得出这个数字的整体精度，然后直接写入toFixed的参数即可，当然需要把科学计数法的数字转成字符串，fixed1[1]和fixed[2]也得转成数字。封装函数的话还需要一些前置判断，比如判断入参是否是数字或NaN，等等。这里不贴代码了，如果搜科学计数法转数字，应该会得到很多大神写出的非常完善的方法，这只是我在0.1+0.2!==0.3的问题上的一个小小的探索。
希望对看到文章的人有帮助，或者有更好的将科学计数法转数字的方法可评论讨论。
