JS中數(shù)字運算時，有一個叫做 數(shù)字運算中的精度缺失的問題，這篇文章，就帶著大家了解下JS運算中精度的缺失問題。

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　　首先我們先來看一個例子：

　　這里0.1 + 0.2 != 0.3 這個就是我們要解決的問題了。

　　要弄清這個問題的原因，首先我們需要了解下在計算機中數(shù)字是如何存儲和運算的。在計算機中，數(shù)字無論是定點數(shù)還是浮點數(shù)都是以多位二進制的方式進行存儲的。

　　在JS中數(shù)字采用的IEEE 754的雙精度標準進行存儲，我們可以無需知道他的存儲形式，只需要簡單的理解成就是存儲一個數(shù)值所使用的二進制位數(shù)比較多而已，這樣得到的數(shù)會更加精確。

　　這里為了簡單直觀，我們使用定點數(shù)來說明問題。在定點數(shù)中，如果我們以8位二進制來存儲數(shù)字。

　　對于整數(shù)來說，十進制的35會被存儲為： 00100011 其代表 2^5 + 2^1 + 2^0。

　　對于純小數(shù)來說，十進制的0.375會被存儲為： 0.011 其代表 1/2^2 + 1/2^3 = 1/4 + 1/8 = 0.375

　　而對于像0.1這樣的數(shù)值用二進制表示你就會發(fā)現(xiàn)無法整除，最后算下來會是 0.000110011....由于存儲空間有限，最后計算機會舍棄后面的數(shù)值，所以我們最后就只能得到一個近似值。

　　在JS中采用的IEEE 754的雙精度標準也是一樣的道理，我們且不管這個標準下的存儲方式跟定點數(shù)存儲有何不同，單單在這一點上他們都是相同的，也就是存儲空間有限，當出現(xiàn)這種無法整除的小數(shù)的時候就會取一個近似值，在js中如果這個近似值足夠近似，那么js就會認為他就是那個值。

　　比較拗口，舉個例子：

　　所以我們現(xiàn)在應該可以理解，就是說由于0.1轉(zhuǎn)換成二進制時是無限循環(huán)的，所以在計算機中0.1只能存儲成一個近似值。另外說一句，除了那些能表示成 x/2^n 的數(shù)可以被精確表示以外，其余小數(shù)都是以近似值得方式存在的。

　　在0.1 + 0.2這個式子中，0.1和0.2都是近似表示的，在他們相加的時候，兩個近似值進行了計算，導致最后得到的值是0.30000000000000004，此時對于JS來說，其不夠近似于0.3，于是就出現(xiàn)了0.1 + 0.2 != 0.3 這個現(xiàn)象。 當然，也并非所有的近似值相加都得不到正確的結(jié)果。

　　有時兩個近似值進行計算的時候，得到的值是在JS的近似范圍內(nèi)的，于是就可以得到正確答案。至于哪些值計算后能得到正確結(jié)果，哪些不能，我們也不需要去記。

　　最好的方法就是我們想辦法規(guī)避掉這類小數(shù)計算時的精度問題就好了，那么最常用的方法就是將浮點數(shù)轉(zhuǎn)化成整數(shù)計算。因為整數(shù)都是可以精確表示的。

　　方法也很簡單，舉個例子：

　　按照這個思路，寫個簡單的方法就好了。

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分享名稱：為什么JS中0.1+0.2!=0.3？
標題鏈接：http://www.rwnh.cn/article40/pgeseo.html

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