JavaScript 浮点数计算精度错误示例

在 JavaScript 中，浮点数精度问题源于其使用 IEEE 754 双精度浮点数标准（64位二进制表示）。这种表示法无法精确表示某些十进制小数，导致计算出现微小误差。以下是典型示例：

示例 1：基础加法错误

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// 预期：0.1 + 0.2 = 0.3
console.log(0.1 + 0.2 === 0.3);  // 输出：false
console.log(0.1 + 0.2);           // 输出：0.30000000000000004

原因分析 ：
0.10.10.1 和 0.20.20.2 在二进制中是无限循环小数：

0.110=0.0001100110011...20.1_{10} = 0.0001100110011..._20.110=0.0001100110011...2
0.210=0.001100110011...20.2_{10} = 0.001100110011..._20.210=0.001100110011...2
计算时发生二进制舍入误差。

示例 2：财务计算错误

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// 计算含税价（税率13%）
const price = 100.01;
const taxRate = 0.13;

// 预期：不含税价 = 100.01 / 1.13 ≈ 88.50442477876106
const result = price / (1 + taxRate);
console.log(result);  // 输出：88.50442477876106（看似正确）

// 但验证时出现偏差：
const verify = result * 1.13;
console.log(verify);  // 输出：100.01000000000001（多出0.00000000000001）

问题本质 ：

浮点数的二进制表示无法精确等价于十进制 0.130.130.13，导致累积误差。

示例 3：乘法精度丢失

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// 计算商品总价（单价8.85元 × 数量3）
const total = 8.85 * 3;
console.log(total); // 输出：26.549999999999997（而非26.55）

关键点 ：
8.858.858.85 在二进制中是 1000.1100110011...21000.1100110011..._21000.1100110011...2（无限循环），乘法放大舍入误差。

示例 4：比较操作失效

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const a = 0.3 - 0.2;  // 0.09999999999999998
const b = 0.2 - 0.1;  // 0.1

// 预期：a 和 b 应相等（0.3-0.2=0.2-0.1）
console.log(a === b);  // 输出：false

解决方案 ：

使用误差范围比较：

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function isEqual(x, y, epsilon = 1e-10) {
  return Math.abs(x - y) < epsilon;
}
console.log(isEqual(a, b));  // 输出：true

精度问题本质

JavaScript 的数值范围限制：

安全整数范围 ：[−253,253][-2^{53}, 2^{53}][−253,253]（即 [−9007199254740991,9007199254740991][-9007199254740991, 9007199254740991][−9007199254740991,9007199254740991]）
浮点数精度 ：仅能精确表示分母为 2n2^n2n 的小数（如 0.5,0.250.5, 0.250.5,0.25），无法精确表示 0.1,0.20.1, 0.20.1,0.2 等。

解决方法

整数放大法（适合简单计算）：

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// 将小数转为整数计算后再还原
const calculate = (a, b) => (a * 1000 + b * 1000) / 1000;
console.log(calculate(0.1, 0.2)); // 0.3

高精度库（推荐）：

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// 使用 decimal.js
import { Decimal } from 'decimal.js';
const result = new Decimal(0.1).plus(0.2).toNumber();
console.log(result); // 0.3

内置精度处理（ES6）：

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// 使用 Number.EPSILON 比较
console.log(Math.abs(0.3 - (0.1 + 0.2)) < Number.EPSILON); // true

⚠️ 在财务等敏感场景中，必须使用高精度库 （如 decimal.js 或 big.js），整数放大法在超出安全范围时仍会出错。