JavaScript 浮点数精度问题
"不要相信你看到的数字，这些数字并不真实。" - [使用浮点运算符可能会产生四舍五入错误](
在使用 JavaScript 进行数值计算时，我们可能会遇到一些奇怪的结果。这些结果通常涉及浮点数的精度问题。本文将深入探讨 JavaScript 浮点数精度问题的原因和解决方案。
浮点数表示
在计算机科学中，浮点数是用来表示和处理实数的一种方法。然而，浮点数并不是完全准确的，因为计算机使用有限的二进制位来表示无限的实数集合。
在 JavaScript 中，浮点数的表示遵循[IEEE 754](
符号位表示数值的正负，阶码用于指数计算，尾数用于表示数字的精度。这种表示方法被称为“规范化表示”。
精度丢失问题
由于浮点数的二进制表示的有限性，一些十进制的小数无法精确地转换为浮点数。例如，0.1 在二进制表示中是一个无限循环的数字。因此，当我们在 JavaScript 中计算 0.1 + 0.2 时，我们可能得到一个看似奇怪的结果。
让我们看一个示例代码：
console.log(0.1 + 0.2); // 输出：0.30000000000000004
这个输出并不是我们期望的结果。实际上，这是由于浮点数精度问题导致的。在计算机内部，这些数字并不是以十进制的形式存储的，而是以二进制的形式表示的。因此，当我们进行浮点数运算时，我们实际上是在进行二进制运算。
为了解决这个问题，我们可以使用 JavaScript 提供的内置方法 toFixed() 来限制小数位数。
console.log((0.1 + 0.2).toFixed(1)); // 输出：0.3
这样，我们就可以得到我们期望的结果。
数值比较问题
另一个常见的问题是比较浮点数是否相等。由于精度问题，我们不能简单地使用 == 或 === 运算符来比较两个浮点数。让我们看一个示例：
console.log(0.1 + 0.2 === 0.3); // 输出：false
这是因为在内部比较时， JavaScript 引擎使用的是浮点数的二进制表示，而不是十进制表示。因此，我们需要使用一些技巧来比较浮点数。
console.log(Math.abs(0.1 + 0.2 - 0.3) < Number.EPSILON); // 输出：true
在这里，我们使用了 Math.abs() 函数来取绝对值，并使用 Number.EPSILON 来表示可接受的误差范围。
解决方案
为了解决 JavaScript 浮点数精度问题，我们可以采取以下几种方法：
- 使用
toFixed()方法限制小数位数。
console.log((0.1 + 0.2).toFixed(1)); // 输出：0.3
- 在进行数值比较时，使用误差范围。例如，使用
Math.abs()和Number.EPSILON。
console.log(Math.abs(0.1 + 0.2 - 0.3) < Number.EPSILON); // 输出：true
- 使用专门的数值计算库，如 [Decimal.js]( 或 [big.js](
