js中为什么0.1+0.2不等于0.3

这是因为在 JavaScript 中，数字采用的是 IEEE 754 标准的双精度浮点表示法，即使用二进制表示小数部分，而二进制无法精确地表示某些十进制小数，例如 0.1 和 0.2。

具体来说，0.1 和 0.2 在二进制中无限循环，而 JavaScript 存储数字的精度只有 53 位，因此在进行计算时，会出现精度损失。例如：

0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004

为了避免这种问题，可以使用一些方法来处理精度损失，例如将数字转换成整数进行计算，最后再除以相应的倍数。或者使用一些第三方库来处理精度问题，例如 BigNumber.js。

相关问题

解决0.1+0.2 !== 0.3的问题

这个问题是由于 JavaScript 中的浮点数精度问题导致的。JavaScript 中的数字都是以双精度浮点数的形式表示的，因此在进行浮点数运算时可能会出现舍入误差。例如，0.1 和 0.2 都无法用有限的二进制小数精确表示，因此它们相加的结果可能会略微偏离真实值。

为了解决这个问题，可以使用 JavaScript 内置的方法 toFixed() 将结果转换为指定位数的小数。例如，可以将 0.1 和 0.2 相加的结果转换为一个小数点后一位的字符串，然后再将其转换回数字进行比较，如下所示：

var num1 = 0.1;
var num2 = 0.2;
var sum = num1 + num2;
var expectedSum = 0.3;
if (Math.abs(sum - expectedSum) < Number.EPSILON) {
  console.log("0.1 + 0.2 等于 0.3");
} else {
  console.log("0.1 + 0.2 不等于 0.3");
}

在这个例子中，我们使用了 Math.abs() 函数计算两个数的绝对值，并使用 Number.EPSILON 比较它们是否相等。Number.EPSILON 是一个非常小的数字，它可以用来检测两个数字之间的差异是否在可接受的舍入误差范围内。

用js手写一个函数使得0.1+0.2===0.3

可以使用 JavaScript 中的 Number.EPSILON 常量来判断两个浮点数是否相等。Number.EPSILON 表示在 JavaScript 中可表示的最小精度，可以将它与两个浮点数的差值进行比较，如果小于等于 Number.EPSILON，则认为这两个浮点数相等。

以下是一个手写的函数，可以使得 0.1+0.2===0.3：

function isEqual(num1, num2) {
  return Math.abs(num1 - num2) < Number.EPSILON;
}

var sum = 0.1 + 0.2;
var expected = 0.3;
console.log(isEqual(sum, expected)); // true

在上面的例子中，我们先定义了一个 isEqual 函数，它接受两个参数 num1 和 num2，用来判断两个浮点数是否相等。在主程序中，我们计算了 0.1+0.2 的结果 sum，期望的结果是 0.3，然后调用 isEqual 函数进行比较，最终输出结果为 true。