1. 问题描述

在我们的印象中，0.1+0.2 === 0.3是成立的，但是在JavaScript中，这个表达式的值却是false。

在浏览器中，输入0.1+0.2，返回值是0.30000000000000004

2. JavaScript对数字的存储方式

在 JavaScript 中只有一种数字类型：Number，它的实现遵循IEEE 754标准，使用64位固定长度来存储，也就是标准的double双精度浮点数。

在二进制科学表示法中，双精度浮点数的小数部分最多只能保留52位，再加上前面的1，其实就是保留 53 位有效数字，剩余的需要舍去，遵从“0舍1入”的原则。

2-1. 将0.1转为小数

0.1 的二进制表示为： 0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001 10011...

科学技术法表示为： 1.1001100110011001100110011001100110011001100110011001*2^-4

可以看出0.1转为二进制后，符号位为0，指数为-4，小数为1001100110011001100110011001100110011001100110011001

2-2. 指数位保存方式

IEEE标准规定了一个偏移量，对于指数部分，每次都加这个偏移量进行保存，这样即使指数是负数，那么加上这个偏移量也就是正数了。由于JavaScript的数字是双精度数，这里就以双精度数为例，它的指数部分为11位，能表示的范围就是0~2047，IEEE固定双精度数的偏移量为1023。

• 当指数位不全是0也不全是1时(规格化的数值)，IEEE规定，阶码计算公式为 e-Bias。 此时e最小值是1，则1-1023= -1022，e最大值是2046，则2046-1023=1023，可以看到，这种情况下取值范围是-1022~1013。 即：指数加上1023，然后转为二进制，就是保存在指数位的值
• 当指数位全部是0的时候(非规格化的数值)，IEEE规定，阶码的计算公式为1-Bias，即1-1023= -1022。
• 当指数位全部是1的时候(特殊值)，IEEE规定这个浮点数可用来表示3个特殊值，分别是正无穷，负无穷，NaN。 具体的，小数位不为0的时候表示NaN；小数位为0时，当符号位s=0时表示正无穷，s=1时候表示负无穷。

对于上面的0.1的指数位为-4，-4+1023 = 1019 转化为二进制就是：1111111011

所以，0.1表示为：

0 1111111011 1001100110011001100110011001100110011001100110011001

对于这个问题，一个直接的解决方法就是设置一个误差范围，通常称为“机器精度”。对JavaScript来说，这个值通常为2-52，在ES6中，提供了Number.EPSILON属性，而它的值就是2-52，只要判断0.1+0.2-0.3是否小于Number.EPSILON，如果小于，就可以判断为0.1+0.2 ===0.3