JS 相加精度问题

现象：
就是类似81.6+1.6 相加，结果会变成
83.19999999999999，不等于83.2

整数变成了999999***或者0000000***3

81.6和1.6都是Number类型的。
试了1到100的，有的有此情况有的没有。

暂时简单的规避解决方法：
四舍五入保留n位小数，处理结果值。

function toDecimal(v,num,isZeroFill) {
    var f = parseFloat(v);
    if (isNaN(f)) {
        return false;
    }
    f = Math.round(v*(Math.pow(10,num)))/Math.pow(10,num);
    var s = f.toString();
    if(isZeroFill !== false){
        var rs = s.indexOf('.');
        if (num>0 && rs < 0) {
            rs = s.length;
            s += '.';
        }
        while (s.length <= rs + num) {
            s += '0';
        }
    }
    return s;
}

查了些类似问题，有些解释的原因：

JavaScript 只有一种数字类型 Number，而且在Javascript中所有的数字都是以IEEE-754标准格式表示的。浮点数的精度问题不是JavaScript特有的，因为有些小数以二进制表示位数是无穷的。
所以比如 1.1，其程序实际上无法真正的表示 ‘1.1’，而只能做到一定程度上的准确，这是无法避免的精度丢失：1.09999999999999999

十进制	二进制
0.1	0.0001 1001 1001 1001 …
0.2	0.0011 0011 0011 0011 …
0.3	0.0100 1100 1100 1100 …
0.4	0.0110 0110 0110 0110 …
0.5	0.1
0.6	0.1001 1001 1001 1001 …

由于计算机是用二进制来存储和处理数字，不能精确表示浮点数，因此这种精度差异几乎出现在所有的编程语言中（例如C/C++/C#,Java），“使用了IEEE 754浮点数格式” 来存储浮点类型(float 32,double 64)的任何编程语言都有此问题，而C#、Java是因为提供了封装类decimal、BigDecimal来进行相应的处理才避开了这个精度差异。
为了避免产生精度差异，把需要计算的数字全升级（乘以10的n次幂）成计算机能够精确识别的整数，等计算完毕再降级（除以10的n次幂），这是大部分编程语言处理精度差异的通用方法。

最后

以上就是合适夕阳为你收集整理的JS 相加精度问题的全部内容，希望文章能够帮你解决JS 相加精度问题所遇到的程序开发问题。

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