為什么JavaScript里面0.1+0.2 === 0.3是false

nicercode 發(fā)布于2019-08-23 12:40 / 3455人閱讀

摘要：返回是，這是為什么呢我們知道浮點數(shù)計算是不精確的，上面的返回式實際上是這樣的在的新規(guī)范加入了一個新的東西是在對象上面，新增一個極小的常量。根據(jù)規(guī)格，它表示與大于的最小浮點數(shù)之間的差。上面的代碼為浮點數(shù)運算，部署了一個誤差檢查函數(shù)。

0.1+0.2 === 0.3 //返回是false，這是為什么呢？？

我們知道浮點數(shù)計算是不精確的，上面的返回式實際上是這樣的：
0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004

0.1 + 0.2 - 0.3 = 5.551115123125783e-17

5.551115123125783e-17.toFixed(20) = "0.00000000000000005551"

在JavaScript的新規(guī)范ES6加入了一個新的東西-->Number.EPSILON

Number.EPSILON是在Number對象上面，新增一個極小的常量。根據(jù)規(guī)格，它表示 1 與大于 1 的最小浮點數(shù)之間的差。

對于 64 位浮點數(shù)(double)來說，大于 1 的最小浮點數(shù)相當于二進制的 1.00..001 ，小數(shù)點后面有連續(xù) 51 個零。這個值減去 1 之后，就等于 2 的-52 次方。
Number.EPSILON 實際上是 JavaScript 能夠表示的最小精度。誤差如果小于這個值，就可以認為已經沒有意義了，即不存在誤差了。

引入一個這么小的量的目的，在于為浮點數(shù)計算，設置一個誤差范圍。

好了，我們來解決上面的浮點數(shù)計算的問題：

Number.EPSILON 可以用來設置“能夠接受的誤差范圍”。比如，誤差范圍設為 2 的-50 次方（即 Number.EPSILON * Math.pow(2, 2) ），即如果兩個浮點數(shù)的差小于這個值，我們就認為這兩個浮點數(shù)相等。

5.551115123125783e-17 < Number.EPSILON * Math.pow(2, 2) // true

因此， Number.EPSILON 的實質是一個可以接受的最小誤差范圍。

function withinErrorMargin (left, right) {
    return Math.abs(left - right) < Number.EPSILON * Math.pow(2, 2);
}

0.1 + 0.2 === 0.3 // false
withinErrorMargin(0.1 + 0.2, 0.3) // true

1.1 + 1.3 === 2.4 // false
withinErrorMargin(1.1 + 1.3, 2.4) // true

上面的代碼為浮點數(shù)運算，部署了一個誤差檢查函數(shù)。

文章引用自ES6標準。

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