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这个问题你可能在面试、线上 Bug、甚至随手写 Demo 的时候都见过：
console.log(0.1 + 0.2 === 0.3); // false
很多人第一反应是“浮点数精度问题”，但如果继续追问：
- 为什么偏偏是
0.1、0.2这种小数出问题？ - “精度”到底精在哪一位、丢在哪一步？
- 实际开发里应该怎么比较、怎么计算才稳？
这篇文章按“现象 → 原因 → 解决 → 面试回答”的顺序，把它讲透。
先看现象
console.log(0.1 + 0.2); // 0.30000000000000004 console.log(0.1 + 0.7); // 0.7999999999999999 console.log(0.3 - 0.2); // 0.09999999999999998 console.log(0.1 * 3); // 0.30000000000000004
console.log(0.5 + 0.5); // 1 console.log(0.25 + 0.25); // 0.5 console.log(0.125 * 8); // 1
为什么？
根本原因：二进制无法精确表示某些十进制小数
计算机用二进制存储数字。十进制的 0.5 在二进制里是 0.1，能精确表示。但十进制的 0.1 在二进制里是：
0.0001100110011001100110011001100110011... (无限循环)
就像十进制里 1/3 = 0.333... 无限循环一样，0.1 在二进制里也是无限循环的。
但计算机内存有限，不能存无限长的数字，必须在某个位置截断。JavaScript 用的是 IEEE 754 双精度浮点数，只有 64 位，其中 52 位用来存小数部分。
截断就意味着误差。
哪些数能精确表示？
能被 2 的幂次整除的小数，在二进制里都能精确表示：
// 这些都是精确的 0.5 = 1/2 = 0.1 (二进制) 0.25 = 1/4 = 0.01 (二进制) 0.125 = 1/8 = 0.001 (二进制) 0.0625 = 1/16 = 0.0001 (二进制)
而 0.1 = 1/10，10 = 2 × 5，有因子 5，所以在二进制里是无限循环。
规律：分母只包含因子 2 的分数，在二进制里能精确表示。
怎么解决？
方案一：容差比较（推荐）
既然有误差，那就别用 === 比较，改用"误差小于某个值"：
function isEqual(a, b) {return Math.abs(a - b) < Number.EPSILON;
}console.log(isEqual(0.1 + 0.2, 0.3)); // true
Number.EPSILON 是 JavaScript 里最小的可表示精度差，约等于 2.22e-16。
方案二：转成整数算
小数不精确，整数是精确的。把小数转成整数，算完再转回来：
// 0.1 + 0.2
const result = (0.1 * 10 + 0.2 * 10) / 10; // 0.3// 封装一下
function add(a, b) {const precision = Math.max((a.toString().split('.')[1] || '').length,(b.toString().split('.')[1] || '').length);const factor = Math.pow(10, precision);return (Math.round(a * factor) + Math.round(b * factor)) / factor;
}console.log(add(0.1, 0.2)); // 0.3
方案三：toFixed 四舍五入
简单粗暴，直接四舍五入：
const result = parseFloat((0.1 + 0.2).toFixed(10)); console.log(result); // 0.3
注意 toFixed 返回的是字符串，要用 parseFloat 转回数字。
方案四：用专门的库
金融计算这种对精度要求高的场景，用专门的库：
// decimal.js import Decimal from 'decimal.js';const a = new Decimal(0.1); const b = new Decimal(0.2); console.log(a.plus(b).toString()); // "0.3"
实际开发中怎么选？
面试怎么答？
JavaScript 用 IEEE 754 双精度浮点数存储数字。十进制的 0.1 在二进制里是无限循环小数，但只有 52 位存储空间，必须截断，所以有精度损失。0.1 和 0.2 存储时都有微小误差，加起来误差累积，结果就不等于 0.3 了。
解决方案有几种：比较时用容差比较、计算时转成整数、或者用 decimal.js 这样的高精度库。
如果面试官继续问"IEEE 754 是什么"，可以补充：
IEEE 754 是浮点数的存储标准，用 64 位存一个数字：1 位符号位、11 位指数位、52 位尾数位。这个标准是为了让不同计算机上的浮点运算结果一致。
一道相关的坑题
console.log(0.1 + 0.2 - 0.3); // ?
答案不是 0，而是 5.551115123125783e-17。
再来一道：
console.log(9999999999999999); // ?
答案是 10000000000000000。因为超出了安全整数范围（2^53 - 1），精度丢失了。
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