在 JavaScript 中，由于采用 IEEE-754 标准表示浮点数，所以存在浮点数运算时精度丢失的问题。这可能会导致一些意外的行为和 bug，在编写前端应用程序时需要特别注意。
为什么存在浮点精度问题？
在计算机中，十进制小数是无法精确表示的。例如，十分之一在十进制下是 0.1，但在二进制下是一个无限循环的数字：0.0001100110011001100110011……。因此，当浮点数存储在计算机内存中时，它们实际上是近似值。当进行浮点数运算时，由于存储和处理的限制，可能会出现一些舍入误差。
浮点精度问题的解决方案
使用整数运算代替浮点数运算
由于整数可以被准确表示，因此使用整数代替浮点数运算可以避免浮点精度问题。例如，如果我们需要计算两个浮点数相加，我们可以将它们乘以一个大数，然后将结果除以这个大数，如下所示：
-------- ------ -- - ----- --------- - -------- -- --- - --- ------ -- - --------- - - - ---------- - ---------- - -------------------- ------ -- -- ---
使用Decimal.js等第三方库
如果需要进行更高精度的计算，可以使用第三方库。其中比较流行的是 Decimal.js，它提供了高精度的浮点数运算和格式化功能。例如：
----- ------- - ---------------------- ----- - - --- ------------- ----- - - --- ------------- ---------------------------------- -- -- ---
精确比较浮点数
由于浮点数存储的限制，使用 == 或 === 进行相等判断可能会出现错误。因此，建议使用一些特定的方法来比较浮点数。例如，可以检查两个浮点数之差的绝对值是否小于一个很小的数字（称为 epsilon），如下所示：
-------- ---------- -- - ----- ------- - ------- ------ ---------- - -- - -------- - ----------------------- - ---- ------ -- -- ----
总结
在编写前端应用程序时，处理好浮点精度问题非常重要。通过使用整数运算、第三方库或者精确比较浮点数，可以避免一些意外的行为和 bug。同时，需要注意 JavaScript 中的一些特殊情况，例如 NaN 和 -0 的处理等。
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