首先，我们要站在计算机的角度思考 0.1 + 0.2 这个看似小儿科的问题。我们知道，能被计算机读懂的是二进制，而不是十进制，所以我们先把 0.1 和 0.2 转换成二进制看看：
0.1 =>0.0001 1001 1001 1001…（无限循环）
0.2 =>0.0011 0011 0011 0011…（无限循环）
双精度浮点数的小数部分最多支持 52 位，所以两者相加之后得到这么一串 0.0100110011001100110011001100110011001100110011001100 因浮点数小数位的限制而截断的二进制数字，这时候，我们再把它转换为十进制，就成了 0.30000000000000004。
原来如此，那怎么解决这个问题呢？我想要的结果就是 0.1 + 0.2 === 0.3 啊！！！
有种最简单的解决方案，就是给出明确的精度要求，在返回值的过程中，计算机会自动四舍五入，比如：
var numA = 0.1
var numB = 0.2
alert( parseFloat((numA + numB).toFixed(2)) === 0.3 )
乘法运算中有这种，比如0.58*100，结果是57.99999999999999。可以用Math.round()进行处理，
------||-------
尽量避免对小数进行操作，先处理成整数后在进行操作，其结果会比较精确。
一、怎样将一个数据转成浮点数 https://www.zhihu.com/question/21711083二、js 的 Number 在 JavaScript 中整数和浮点数都属于 Number 数据类型，所有数字都是以 64 位浮点数形式储存，即便整数也是如此。三、造成哪些问题？ 1、小数计算精度丢失，比如 0.1+0.2 不等于 0.3 2、整数最大范围 整数是按最大54位来算最大(253 - 1，Number.MAX_SAFE_INTEGER,9007199254740991) 和最小(-(253 - 1)，Number.MIN_SAFE_INTEGER,-9007199254740991) 安全整数范围的。所以只要超过这个范围，就会存在被舍去的精度问题。四、解决办法 开源的库、bigInt、 0.1+0.2-0.3 // 5.551115123125783e-17 5.551115123125783e-17.toFixed(20) // '0.00000000000000005551' 5.551115123125783e-17<Number.EPSILON*Math.pow(2,2) // true重新整理https://zhuanlan.zhihu.com/p/73699947回顾一个基础问题，js 中的精度丢失问题。 一、在 js 中只有双精度浮点数来存储的Number，数据存储会有三个步骤：1、十进制转二进制 2、二进制转科学技术法 3、按 IEEE754 标准存储。 二、双精度浮点一共有 64位，64位比特又可分为三个部分： 符号位S：第 1 位是正负数符号位（sign），0代表正数，1代表负数 指数位E：中间的 11 位存储指数（exponent），用来表示次方数 尾数位M：最后的 52 位是尾数（mantissa），超出的部分自动进一舍零 三、基于以上知识，在数据小数位在进行转换二进制时，会出现无线循环的情况，而数据转成 IEEE754标准时又仅支持 52 位，所以要发生一个数据截断，也就是精度丢失。 四、常见的丢失场景， 0.1 + 0.2 === 0.30000000000000004 parseInt(0.58*100,10)=57 (1.335).toFixed(2) 四、解决办法math.js bignumber.js等库以及 es6 针对整数精度丢失的新数据类型BigIntJS浮点计算问题
问题
用js进行浮点数计算，结果可能会“超出预期”，大部分计算结果还是对的，但是我们可不想在计算这么严谨的事情上还有意外的惊喜。比如：
0.3 + 0.6 = 0.8999999999999999
0.3 - 0.2 = 0.09999999999999998
0.3 * 1.5 = 0.44999999999999996
0.3 / 0.1 = 2.9999999999999996
看完这几个计算结果，如果你没用过js，你可能会有点崩溃。我只能说，这就是js的魅力所在。
分析
在这之前，你需要知道以下几点：
js中数字类型只有Number；
js的Number是IEEE 754标准的64-bits的双精度数值
网上有很多关于此问题的解释，由于计算机是用二进制来存储和处理数字，不能精确表示浮点数，而js中没有相应的封装类来处理浮点数运算，直接计算会导致运算精度丢失。其实高级语言（c#，java）也存在此问题，只不过它们自己内部做了处理，把这种精度差异给屏蔽掉了。有些小数转换为二进制位数是无穷的（有循环），但是64位中小数最多只有52位，因此对于位数超过的相当于被截取了，导致了精度的丢失。这个地址可以用来浮点数和IEEE 754标准的64-bits的互转（背后是二进制的转换），用这个我们来验证下0.3-0.2。
0.3转换后为0.299999999999999988897769753748
0.2转换后为0.200000000000000011102230246252
0.299999999999999988897769753748-0.200000000000000011102230246252=0.099999999999999977795539507496
这和js直接计算的结果0.09999999999999998想吻合。
分析下来，终于明白并不是js自身发育不良，只是没有及时补充营养，我们只能另想出路了。
以上是网上找的
我以前遇到过问题2中浏览器计算的结果 是两种,所以和浏览器也有问题
