在js计算中，有时候结果值并不是按我们想想那么出现，比如0.1+0.2并不等于0.3

一：原因

浮点数是一种数据标准，整数也可用浮点数的格式来存储，js主流Nuber采用IEEE754规范中64位双精度浮点运算编码，主要的优点是可以处理整数、小数，节省存储空间

计算机存储二进制即为：符号位+指数位+小数部分 (阶数)，JS 中能精准表示的最大整数是 Math.pow(2, 53) 十进制即 9007199254740992

浮点数：

单精度浮点数（float）：在内存中占4个字节、有效数字8位、表示范围：-3.40E+38 ~ +3.40E+38

1位符号位+8位指数位+23位小数部分

双精度浮点数（double）：在内存中占8个字节、有效数字16位、表示范围：-1.79E+308 ~ +1.79E+308

1位符号位+11位指数位+52位小数部分

形式：

1：十进制数形式

2：科学计数法形式

在js运算中，都是转成二进制后进行计算，最多存储64位二进制数，

0.1 + 0.2 === 0.3 // false

// 0.1 和 0.2 都转化成二进制后再进行运算
0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011010 +
0.0011001100110011001100110011001100110011001100110011010 =
0.0100110011001100110011001100110011001100110011001100111

// 转成十进制正好是 0.30000000000000004

存储双精度浮点数先把十进制转化为二进制科学计数形式，然后以自己的规则(符号位+（指数位+指数偏移量的二进制）+小数部分)进行存储

因为存储有位数限制，并且某些十进制浮点数转二进制会出现循环，会造成二进制的舍入操作(0->1),当再转换回去就出现了误差

二：解决方案

1：用三方库 Math.js、big.js、bignumber.js

2：针对大数的整数可以考虑使用 bigint 类型

3：小数乘以倍数变成整数计算，再除以倍数变成原来的数

4：保留位数少，可以截取部分，比如toFixed、toPrecision等