JavaScript浮点数运算精度问题源于IEEE 754标准下十进制小数在二进制中的无限循环表示，导致如0.1+0.2≠0.3；可通过整数运算、toFixed()格式化、引入decimal.js等数学库或使用误差范围比较函数解决。
JavaScript 中的数字精度问题主要出现在浮点数运算中，比如 0.1 + 0.2 !== 0.3 这种常见现象。这是因为 JavaScript 使用 IEEE 754 标准的双精度浮点数表示数字，导致某些十进制小数无法精确存储。
JavaScript 所有数字都以 64 位浮点数形式存储。像 0.1 和 0.2 这样的十进制小数在二进制中是无限循环的，因此只能近似表示，造成计算误差。
例如：
console.log(0.1 + 0.2); // 输出 0.30000000000000004这种误差在金融计算、比较操作或累加过程中可能引发严重问题。
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针对不同场景，可以采用以下几种方式来规避或解决精度问题：
1. 使用整数运算（推荐用于金额）
将小数转换为整数进行计算，避免浮点误差。例如，金额用“分”代替“元”。
const a = 0.1 * 100; // 10 分 const b = 0.2 * 100; // 20 分 console.log((a + b) / 100); // 0.32. 利用 toFixed() 并转回数字
对结果进行格式化后再转换，注意 toFixed 返回字符串，需配合 parseFloat 或 + 操作符。
const result = parseFloat((0.1 + 0.2).toFixed(10)); console.log(result); // 0.3注意：不要滥用 toFixed 来“修复”所有计算，它只是控制输出精度。
3. 引入数学库处理高精度计算
对于复杂或高精度需求，使用专门的库更可靠：
// 使用 decimal.js 示例 const Decimal = require('decimal.js'); const a = new Decimal(0.1); const b = new Decimal(0.2); console.log(a.plus(b).toString()); // "0.3"4. 自定义精度比较函数
避免直接使用 === 比较浮点数，改用误差范围（epsilon）判断是否“足够接近”。
function isEqual(a, b, epsilon = 1e-10) { return Math.abs(a - b)在实际开发中，遵循以下原则可减少精度问题的影响：
基本上就这些。虽然 JavaScript 的数字机制有局限，但通过合理设计和工具辅助，完全可以有效规避精度陷阱。关键是在敏感场景保持警惕，选择合适的方法应对。
以上就是JavaScript 中的数字精度问题及其解决方案有哪些？的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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