我刚刚在 MDN上读到，由于一切都是“双精度 64 位格式 IEEE 754 值”，JS 处理数字的怪癖之一是当你做类似.2 + .1你得到的事情时0.30000000000000004（这就是文章读的内容，但我明白了0.29999999999999993在 Firefox 中）。所以：
(.2 + .1) * 10 == 3
评估为false.
这看起来会很成问题。那么如何避免由于 JS 中的十进制计算不精确而导致的错误呢？
我注意到如果你这样做了，1.2 + 1.1你就会得到正确的答案。那么你应该避免任何涉及小于 1 的值的数学吗？因为这看起来很不切实际。在 JS 中做数学还有其他危险吗？
编辑：
我知道许多小数不能存储为二进制，但我遇到的大多数其他语言似乎处理错误的方式（如 JS 处理大于 1 的数字）似乎更直观，所以我不是习惯了这个，这就是为什么我想看看其他程序员如何处理这些计算。
1.2 + 1.1 可能没问题，但 0.2 + 0.1 可能不行。
这在当今使用的几乎所有语言中都是一个问题。问题是 1/10 不能准确表示为二进制小数，就像 1/3 不能表示为十进制小数一样。
解决方法包括四舍五入到您需要的小数位数，或者使用字符串，这是准确的：
(0.2 + 0.1).toFixed(4) === 0.3.toFixed(4) // true
或者您可以在此之后将其转换为数字：
+(0.2 + 0.1).toFixed(4) === 0.3 // true
或使用 Math.round：
Math.round(0.2 * X + 0.1 * X) / X === 0.3 // true
哪里X是 10 的某个幂，例如 100 或 10000 - 取决于您需要的精度。
或者你可以在数钱时使用美分而不是美元：
cents = 1499; // $14.99
这样你就只能处理整数，而根本不必担心十进制和二进制分数。
在 JavaScript 中表示数字的情况可能比以前复杂一些。它曾经是的情况下，我们在JavaScript中只有一个数值类型：
情况已不再如此- 不仅目前 JavaScript 中目前有更多的数字类型，而且还有更多的数字类型，包括向 ECMAScript 添加任意精度整数的提议，并且希望任意精度的小数会随之而来 - 请参阅此答案详情：
另一个相关答案，其中包含一些有关如何处理计算的示例：
在这种情况下，您通常宁愿使用 epsilon 估计。
类似（伪代码）
if (abs(((.2 + .1) * 10) - 3) > epsilon)
其中 epsilon 类似于 0.00000001，或者您需要的任何精度。
快速阅读比较浮点数
(Math.floor(( 0.1+0.2 )*1000))/1000
这将降低浮点数的精度，但如果您不使用非常小的值，则可以解决问题。例如：
.1+.2 =
0.30000000000000004
建议的操作后，您将获得 0.3 但介于以下之间的任何值：
0.30000000000000000
0.30000000000000999
也将被视为 0.3
有一些库试图解决这个问题，但如果你不想包含其中之一（或者由于某种原因不能包含，比如在GTM 变量中工作），那么你可以使用我写的这个小函数：
用法：
var a = 194.1193;
var b = 159;
a - b; // returns 35.11930000000001
doDecimalSafeMath(a, '-', b); // returns 35.1193
这是函数：
function doDecimalSafeMath(a, operation, b, precision) {
function decimalLength(numStr) {
var pieces = numStr.toString().split(".");
if(!pieces[1]) return 0;
return pieces[1].length;
}
// Figure out what we need to multiply by to make everything a whole number
precision = precision || Math.pow(10, Math.max(decimalLength(a), decimalLength(b)));
a = a*precision;
b = b*precision;
// Figure out which operation to perform.
var operator;
switch(operation.toLowerCase()) {
case '-':
operator = function(a,b) { return a - b; }
break;
case '+':
operator = function(a,b) { return a + b; }
break;
case '*':
case 'x':
precision = precision*precision;
operator = function(a,b) { return a * b; }
break;
case '÷':
case '/':
precision = 1;
operator = function(a,b) { return a / b; }
break;
// Let us pass in a function to perform other operations.
default:
operator = operation;
}
var result = operator(a,b);
// Remove our multiplier to put the decimal back.
return result/precision;
}
了解浮点运算中的舍入错误不适合胆小的人！基本上，计算就像有无限位可用的精度一样。然后根据相关 IEEE 规范中规定的规则对结果进行四舍五入。
这种四舍五入可能会抛出一些时髦的答案：
Math.floor(Math.log(1000000000) / Math.LN10) == 8 // true
这是一个完整的数量级。这是一些舍入错误！
对于任何浮点架构，都有一个数字代表可区分数字之间的最小间隔。它被称为EPSILON。
在不久的将来，它将成为 EcmaScript 标准的一部分。同时，您可以按如下方式计算：
function epsilon() {
if ("EPSILON" in Number) {
return Number.EPSILON;
}
var eps = 1.0;
// Halve epsilon until we can no longer distinguish
// 1 + (eps / 2) from 1
do {
eps /= 2.0;
}
while (1.0 + (eps / 2.0) != 1.0);
return eps;
}
然后你可以使用它，像这样：
function numericallyEquivalent(n, m) {
var delta = Math.abs(n - m);
return (delta < epsilon());
}
或者，由于舍入误差可能会惊人地累积，您可能希望使用delta / 2或delta * delta而不是delta。