引言：

在 JavaScript 中，经常会出现一些令人困惑的数值计算结果，其中一个典型的例子就是 0.1 + 0.2 不等于 0.3。这个看起来简单的计算却产生了不符合常理的结果，让很多初学者感到困惑。这里将深入探讨 JavaScript 浮点数精度问题，解释为什么这种情况会发生，并介绍如何正确处理和比较浮点数。

第一部分：JavaScript 中的浮点数表示方式

JavaScript 使用 IEEE 754 标准来表示和操作浮点数。在这个标准中，浮点数被分为两个部分：符号位（一位）、指数位和尾数位。

由于 JavaScript 中的 Number 类型是基于这种浮点数表示方式构建的，所以经常会出现浮点数的精度问题。

代码示例：

// 比较 0.1 + 0.2 是否等于 0.3
console.log(0.1 + 0.2 === 0.3); // 输出：false

执行以上代码，我们会发现结果输出为 false，这是因为 JavaScript 中的浮点数运算存在精度问题。

第二部分：浮点数运算精度问题的原因

浮点数运算精度问题的根本原因可以追溯到二进制无法准确表示某些十进制小数。在十进制中，0.1 和 0.2 可以精确表示，但在二进制表示中，它们无法精确表示为有限的二进制小数，因为它们都有无限循环的二进制表示。

因此，当 JavaScript 进行浮点数运算时，它实际上做了一种近似计算。这种近似导致了舍入误差，从而导致浮点数计算的精度问题。

代码示例：

// 输出 0.1 和 0.2 的二进制表示
console.log((0.1).toString(2)); // 输出：.0001100110011001100110011001100110011001100110011001101
console.log((0.2).toString(2)); // 输出：.001100110011001100110011001100110011001100110011001101

可以看到，在二进制表示中，0.1 和 0.2 都是无限循环的。由于舍入误差的存在，0.1 + 0.2 的结果可能会略微偏离预期值。

第三部分：如何正确处理和比较浮点数

虽然 JavaScript 的浮点数运算存在精度问题，但我们仍然可以采取一些方法来正确处理和比较浮点数。

1. 使用 toFixed() 方法：

可以使用 Number 的 toFixed() 方法将浮点数格式化为指定小数位数的字符串。这样可以避免舍入误差导致的问题。

代码示例：

const result = 0.1 + 0.2;
console.log(result.toFixed(1)); // 输出：0.3
console.log(result === 0.3); // 输出：true

2. 使用差值比较：

由于浮点数运算可能存在舍入误差，我们可以通过计算两个浮点数的差值，并将其与一个足够小的阈值进行比较，来判断它们是否相等。

代码示例：

const result = 0.1 + 0.2;
const threshold = 0.0001; // 足够小的阈值

console.log(Math.abs(result - 0.3) < threshold); // 输出：true

通过这种方式，我们可以比较两个浮点数的差值，并设置一个合适的阈值来判断它们是否相等。

3.避免小数

我们可以将数字临时乘以 100（或更大的数字），将其转换为整数，进行数学运算，然后再除回。当我们使用整数进行数学运算时，误差会有所减少，但仍然可以在除法中得到：

console.log( (0.1 * 10 + 0.2 * 10) / 10 ); // 0.3 
console.log( (0.28 * 100 + 0.14 * 100) / 100); // 0.4200000000000001

因此，乘/除法可以减少误差，但不能完全消除误差。

我们可以尝试完全避免小数。例如，我们正在创建一个电子购物网站，那么我们可以用角而不是元来存储价格。但是，如果我们要打 30% 的折扣呢？实际上，完全避免小数处理几乎是不可能的。只需要在必要时剪掉其“尾巴”来对其进行舍入即可。

结论：

浮点数运算精度问题是 JavaScript 中常见的陷阱之一，需要注意。在进行浮点数运算时，避免直接使用精确值进行比较，可以使用 toFixed() 方法或差值比较等方法来处理和比较浮点数。