深度剖析0.1 +0.2 !== 0.3

1、0.1+0.2 !== 0.3 這是爲何呢？？

咱們都知道浮點數計算是不精確的，0.1 + 0.2 的返回式其實是這樣的：

0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004

那麼這個又是如何計算出來的呢，咱們都知道在計算機裏面任何東西都是二進制存在的，若是不限精度的話。

0.1 轉換成二進制是 0.000110011001100110011無限循環)

0.2 轉換成二進制是 0.0011001100110011(0011無限循環)

既然0.1和0.2轉成二進制的都是無限循環小數，那麼0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004是如何計算出來的呢？

在JS中的Number類型，二進制小數的有效位數只有52位，從0到51位（包括邊界）

在js中是如上定義的，因此咱們在 控制檯中輸出

0.1.toString('2')

0.001100110011001100110011001100110011001100110011001101

0.2.toString('2') 

0.0001100110011001100110011001100110011001100110011001101

因此以下公式

0.001100110011001100110011001100110011001100110011001101

+

0.0001100110011001100110011001100110011001100110011001101

=

0.0100110011001100110011001100110011001100110011001100

而

0.0100110011001100110011001100110011001100110011001100正是0.300000000000000004（17位十進制數）的二進制形式。

這就是0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004的緣由。

2、如何使0.1+0.2 === 0.3

那麼應該怎樣來解決0.1+0.2等於0.3呢? 最好的方法是設置一個偏差範圍值，一般稱爲」機器精度「，而對於Javascript來講，這個值一般是2^-52,而在ES6中，已經爲咱們提供了這樣一個屬性：Number.EPSILON，而這個值正等於2^-52。這個值很是很是小，在底層計算機已經幫咱們運算好，而且無限接近0，但不等於0,。這個時候咱們只要判斷(0.1+0.2)-0.3小於Number.EPSILON，在這個偏差的範圍內就能夠斷定0.1+0.2===0.3爲true。

function numberepsilon(arg1, arg2){

        return Math.abs(arg1 - arg2) < Number.EPSILON;

}

console.log(numberepsilon(0.1 + 0.2, 0.3));

輸出 true

在這裏咱們須要考慮兼容性的問題了，在FireFox, Chrome中支持這個屬性，可是IE並不支持(IE10如下版本不兼容)，因此咱們還要解決IE的不兼容問題。

Number.EPSILON=(function(){ //解決兼容性問題

       return Number.EPSILON?Number.EPSILON:Math.pow(2,-52);

})();

解決方法：咱們經過一個自調用函數，當JS文件剛加載到內存中，就會去判斷並返回一個結果，這種代碼更節約性能，也更美觀。

結束語： 作一個努力、勤奮、主動的前端工程師