四舍五入：
var num =2.446242342
num = num.toFixed(2) // 输出结果为 2.45
不四舍五入:
第一种，先把小数边整数：
Math.floor(15.7784514000 * 100) / 100 // 输出结果为 15.77
第二种，当作字符串，使用正则匹配：
Number(15.7784514000.toString().match(/^\d+(?:\.\d{0,2})?/)) // 输出结果为 15.77,不能用于整数如 10 必须写为10.0000
注意：如果是负数，请先转换为正数再计算，最后转回负数
浮点数值的最高精度是17位小数，但在进行运算的时候其精确度却远远不如整数；整数在进行运算的时候都会转成10进制； 而java和JavaScript中计算小数运算时，都会先将十进制的小数换算到对应的二进制，一部分小数并不能完整的换算为二进制，这里就出现了第一次的误差。待小数都换算为二进制后，再进行二进制间的运算，得到二进制结果。然后再将二进制结果换算为十进制，这里通常会出现第二次的误差。
所以(0.1+0.2)!=03
解决这种问题，可以将小数变成整数进行运算，然后再将结果变为小数。
//乘法
function multiNum (a,b){
var c = 0,
d = a.toString(),
e = b.toString()
try {
c += d.split(".")[1].length
} catch (f) { }
try {
c += e.split(".")[1].length
} catch (f) { }
return Number(d.replace(".","")) * Number(e.replace(".","")) / Math.pow(10,c)
}
//除法
function divide (a,b){
var c,d,e = 0,
f = 0
try {
e = a.toString().split(".")[1].length
} catch (g) { }
try {
f = b.toString().split(".")[1].length
} catch (g) { }
return c = Number(a.toString().replace(".","")),d = Number(b.toString().replace(".","")),this.mul(c / d,Math.pow(10,f - e))
}
//加法
function addNum (a,b){
var c,d,e
try {
c = a.toString().split(".")[1].length
} catch (f) {
c = 0
}
try {
d = b.toString().split(".")[1].length
} catch (f) {
d = 0
}
return e = Math.pow(10,Math.max(c,d)),(multiNum(a,e) + multiNum(b,e)) / e
}
//减法
function subNum (a,b) {
var c,d,e
try {
c = a.toString().split(".")[1].length
} catch (f) {
c = 0
}
try {
d = b.toString().split(".")[1].length
} catch (f) {
d = 0
}
return e = Math.pow(10,Math.max(c,d)),(multiNum(a,e) - multiNum(b,e)) / e
}
0.1+0.2 != 0.3，怎么解决?(1) 在计算机中，数字无论是定点数还是浮点数都是以多位二进制的方式进行存储的。存储一个数值所使用的二进制位数比较多,这样得到的数会更加精确。
(2) 由于存储空间有限，无法整除的小数的时候就会取一个近似值，在js中如果这个近似值足够近似，那么js就会认为他就是那个值。
(3) 在0.1 + 0.2这个式子中，0.1和0.2都是近似表示的，在他们相加的时候，两个近似值进行了计算，导致最后得到的值是0.30000000000000004，此时对于JS来说，其不够近似于0.3，于是就出现了0.1 + 0.2 != 0.3 这个现象。
当然，有时两个近似值进行计算的时候，得到的值是在JS的近似范围内的，于是就可以得到正确答案。
(4) 解决办法:
就是我们想办法规避掉这类小数计算时的精度问题,那么最常用的方法就是将浮点数转化成整数计算。因为整数都是可以精确表示的。
对于0.1 + 0.02 我们需要转化成 ( 10 + 2 ) / 1e2
公共方法使用
