JavaScript 浮点数精度问题

一、问题背景

在 JavaScript 中，所有数字（除了 BigInt）都采用 IEEE 754 双精度浮点数格式存储。
这会导致许多开发者熟悉的“经典 Bug”：

0.1 + 0.2 === 0.3 // false
0.1 + 0.2         // 0.30000000000000004

根本原因在于 十进制小数不一定能被二进制浮点数精确表示。
例如 0.1 在二进制里是无限循环小数，计算机只能存储近似值。

---

二、常见问题表现

1. 简单加减法出错

0.1 + 0.7 // 0.7999999999999999

2. 乘法、除法存在偏差

19.9 * 100 // 1989.9999999999998

3. 比较结果意外

0.3 / 0.1 === 3 // false

---

三、解决思路与方法

1. 使用 toFixed 或 toPrecision（适合 UI 显示）

let n = 0.1 + 0.2;
n.toFixed(2); // "0.30"

• ✅ 优点：简单快速，适合展示。
• ⚠️ 缺点：返回字符串，不适合继续参与计算。

---

2. 容忍误差近似比较

利用 Number.EPSILON 作为“容差”：

function nearlyEqual(a, b, tolerance = Number.EPSILON) {
  return Math.abs(a - b) < tolerance;
}

nearlyEqual(0.1 + 0.2, 0.3); // true

---

3. 整数化运算（放大后再缩小）

特别适合金额、权重等业务：

function add(a, b) {
  let m = 10 ** Math.max(
    (a.toString().split('.')[1] || '').length,
    (b.toString().split('.')[1] || '').length
  );
  return (a * m + b * m) / m;
}

add(0.1, 0.2); // 0.3 ✅

---

4. 高精度库（推荐方案）

适用于金融、科学计算等高要求场景：

import Decimal from "decimal.js";

new Decimal(0.1).plus(0.2).toNumber(); // 0.3

常用库：

• decimal.js
• big.js
• math.js

---

5. 使用 BigInt（仅适用于大整数）

let big = 9007199254740991n; // 超过 Number.MAX_SAFE_INTEGER
big + 2n; // 9007199254740993n

• ✅ 适合存储和运算超大整数；
• ⚠️ 不支持小数。

---

四、最佳实践清单

• UI 显示 → toFixed()
• 浮点数比较 → Math.abs(a - b) < Number.EPSILON
• 金额/权重 → 转换为整数存储（分/毫克等）
• 精确计算 → 使用 decimal.js
• 大整数 → 使用 BigInt

---

五、总结

JavaScript 的精度问题并不是“语言 Bug”，而是 IEEE 754 双精度浮点数的必然结果。
开发者要做的，是根据 不同场景选择合适的解决方案：

• 只展示 → toFixed()
• 判断相等 → EPSILON 容差
• 金额计算 → 整数存储
• 严格精度 → decimal.js
• 大整数 → BigInt

---

📌 一句话总结：

JavaScript 精度问题无法彻底避免，但可以通过 合适的工具和实践 将问题控制在可接受范围内。