JavaScript数字精度问题源于IEEE 754双精度浮点数表示，导致0.1 + 0.2 !== 0.3；解决方法包括：1. 用整数运算，如金额以“分”计算；2. 使用toFixed()结合parseFloat()处理显示；3. 引入decimal.js等高精度库；4. 避免直接===比较浮点数，改用Number.EPSILON判断近似相等。
JavaScript中的数字精度问题主要源于其使用IEEE 754标准的双精度浮点数表示方式，导致像0.1 + 0.2 !== 0.37>这样的计算误差。要有效避免这类问题，关键在于理解场景并选择合适的处理策略。
使用整数运算代替小数计算
对于涉及金钱、数量等对精度要求高的场景，最稳妥的方式是将数值放大为整数进行运算。
- 例如，金额统一用“分”代替“元”，
0.10元变为10分 - 计算完成后，再除以相应的倍数转换回原单位
- 这样可完全避开浮点数的二进制表示误差
使用toFixed()结合parseFloat()
在展示或需要控制小数位数时，可用toFixed()格式化结果，再转回数字类型。
-
(0.1 + 0.2).toFixed(2)返回字符串"0.30" - 使用
parseFloat()去除多余零：parseFloat((0.1 + 0.2).toFixed(2))→0.3 - 注意：这只适用于输出或比较，不解决底层计算误差
引入专用数学库
对于复杂计算（如金融、科学计算），推荐使用高精度数学库。
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例如：new Decimal(0.1).add(0.2).equals(0.3) 返回 true谨慎进行浮点数比较
永远不要直接用===比较两个浮点数是否相等。
- 使用“误差范围”（epsilon）判断两个数是否“足够接近”
- 定义一个极小值，如
Number.EPSILON - 写成：Math.abs(a - b)
基本上就这些。根据实际需求选择方法——简单场景用整数换算，展示用toFixed，复杂计算上专用库，比较时加容差。关键是意识到浮点数的局限，并主动规避。
