如何避免JS浮点运算的精度问题（例：0.1+0.7=0.7999999999999999）

JavaScript 使用 IEEE 754 标准的双精度浮点数来表示数字，这会导致在进行某些计算时出现精度问题，例如 0.1 + 0.7 的结果不是 0.8，而是 0.7999999999999999。这是因为 0.1 和 0.7 不能用二进制精确表示，就像 1/3 不能用十进制精确表示一样。

以下是一些避免 JavaScript 浮点运算精度问题的常用方法：

1. 使用整数进行计算:

如果可能的话，将浮点数转换为整数进行计算，然后再转换回浮点数。例如，计算金额时，可以用分而不是元作为单位进行计算。

// 错误示范
let total = 0.1 + 0.2; // 0.30000000000000004

// 正确示范
let price1 = 10; // 分
let price2 = 20; // 分
let totalInCents = price1 + price2; // 30 分
let total = totalInCents / 100; // 0.3

2. 使用toFixed()方法进行舍入:

toFixed() 方法可以将数字转换为字符串，并保留指定的小数位数。这对于显示结果很有用，但要注意它返回的是字符串，而不是数字。

let total = 0.1 + 0.2;
let roundedTotal = total.toFixed(2); // "0.30"

// 如果需要数字类型，则需要再转换
let roundedTotalNumber = parseFloat(roundedTotal); // 0.3

3. 使用库:

一些库，例如 decimal.js、bignumber.js 和 Math.js，提供了任意精度的小数运算。这些库可以避免浮点精度问题，但会增加代码的复杂性和大小。 推荐使用 decimal.js，因为它体积相对较小，且性能良好。

// 使用 decimal.js
const Decimal = require('decimal.js');

let x = new Decimal(0.1);
let y = new Decimal(0.2);
let result = x.plus(y); // result = 0.3

console.log(result.toString()); // "0.3"

4. 比较浮点数时使用 Number.EPSILON:

Number.EPSILON 表示 JavaScript 中可以表示的最小浮点数。在比较两个浮点数是否相等时，可以使用它来判断它们之间的差值是否小于 Number.EPSILON。

function areEqual(a, b) {
  return Math.abs(a - b) < Number.EPSILON;
}

let x = 0.1 + 0.2;
let y = 0.3;

console.log(areEqual(x, y)); // true

5. 理解精度限制，并选择合适的策略:

并非所有场景都需要绝对的精度。例如，在展示商品价格时，通常保留两位小数就足够了。在进行科学计算或金融计算等需要高精度的情况下，则需要使用专门的库。

选择哪种方法取决于具体的应用场景。对于简单的计算，toFixed() 方法可能就足够了。对于需要高精度的计算，则需要使用专门的库。 理解浮点数的局限性，并选择合适的策略，是避免精度问题的关键。