关于JS的浮点数计算精度问题解决方案

由于接触JS不久，关于JS的浮点数的计算更是之前没有用过，这次写JS项目发现的这个问题：0.1+0.2=0.3000000000004，为什么会出现这么奇怪的问题呢 ？在网上找了一些资料，JS作为解释性语言，直接计算会有浮点数精度丢失问题。 门弱类型语言的JavaScript ，从设计思想上就没有对浮点数有个严格的数据类型。

解决方案： 一. 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 );

用这种方法在测试过程中也有问题，例如6.8-0.4打印为6.3，本应为6.4所以这里转换结果还是不正确。 在浮点数计算的时候，很多时候产生的都是这种极限数据，如果要精确进行整数转换，要放大的倍数过大。这里我们可以用四舍五入对转换的过程进行优化：

Math.round((6.8-0.9)*10);//四舍五入
59

优化之后的自定义函数：

Math.formatFloat = function(f, digit) { 
    var m = Math.pow(10, digit); 
    return parseInt(f * m, 10) / m; 
} 
var A = 0.1; 
var B = 0.2;
console.log(Math.formatFloat(A + B, 1) === 0.3);

因此，为了避免产生精度差异，我们要把需要计算的数字乘以 10 的 n 次幂，换算成计算机能够精确识别的整数，然后再除以 10 的 n 次幂，大部分编程语言都是这样处理精度差异的，我们就借用过来处理一下 JS 中的浮点数精度误差。