原因

计算机是通过二进制的方式存储数据的，所以计算机计算0.1+0.2的时候，实际上是计算的这两个数的二进制的和。0.1的二进制是0.000110011001100...（1100循环），0.2的二进制是0.00110011001100...（1100循环），这两个数的二进制都是无限循环的数，对于计算机来说，再大的内存它也存不下这样的数，所以不能存储一个相对于数学来说的值，只能存储一个近似值，这就会使得当计算机存储后再取出时出现精度丢失问题。

明白了这点之后，我们再来看这个问题。

一般我们认为数字包括整数和浮点数，但是在JavaScript中只有Number这一种数字类型，它的实现遵循IEEE 754格式标准，使用64位固定长度来表示，其中小数部分最多只能保留52位，剩余的遵从0舍1入的原则。因此0.1和0.2的二进制数相加，再转化为十进制数就是0.30000000000000004，不为0.3。

解决方法

为浮点数计算设置一个可以接受的误差范围：在ES6中，提供了Number.EPSILON，只要判断0.1+0.2-0.3是否小于Number.EPSILON即可，如果小于，就可以判断为0.1+0.2与0.3相等。