JavaScript 如何解决数字计算的精度问题

我们前端在做计算过程中，特别时小数的计算，都会遇到意想不到的结果，通常我们在价格的计算中遇到很多问题，这是由于 JS 中的 Number 类型是一个浮点类型。

Nubmer 类型

我们先看看 JS 中的 Number 类型。它并不像其它的语言有不同的数字类型，例如：整型、长整型、浮点类型等等，定义不同的数字类型存储的空间也不一样。然而 JS 中的 Number 类型都是浮点类型并且存储空间为 8 数节（byte）（8*8 bit位）。其中Number 类型值的整数最多15位，小数最多17位。

注：1byte=8bit,1kb=1024byte,1mb=1024kb

精度问题

JS 中的 Number 是一个双精度浮点类型，双精度浮点类型在 64 位存储空间中的内容如下：

todo:

由于计算机在计算的过程中，会把十进制数字先转换成二进制，然后做运算，因为浮点类型的小数位的限制而截断了运算完的二进制，这时候再把它转换成了十进制就产生了精度的问题。

举个例子：
0.1 + 0.2 = ?

• 0.1 转换成二进制：0.000110011001100110....

• 0.2 转换成二进制：0.001100110011001100....

• 0.000110011001100110.... + 0.001100110011001100.... = 0.0100110011001100110011001100110011001100110011001100...还很多，如果超过了 52 位就截断了。

• 然后转换成十进制：0.30000000000000004

如何解决精度问题

简单的四舍五入

通过简单的四舍五入可以解决一些问题。

(0.1 + 0.2).toFixed(1);//0.3

换算成整型计算

当然这种四舍五入的方式明显是经不起考验的。彻底消除运算过程中的精度，需要将所有数字升位转化为整型了再做计算，计算完毕后再将最终结果进行相应的降位处理。

function add(num1, num2) {   var p1 = 0;   var p2 = 0;   if (num1.toString().split('.').length > 1) {
       p1 = num1.toString().split('.')[1].length;
   }   if (num2.toString().split('.').length > 1) {
       p2 = num2.toString().split(".")[1].length;
   }   var p = p1 > p2 ? p1 : p2;   var n1 = num1 * Math.pow(10, p);   var n2 = num2 * Math.pow(10, p);   var result = (n1 + n2) / Math.pow(10, p);   return result;
}

add(0.1, 0.2);//0.3