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0.1 + 0.2: 结果是
0.30000000000000004. 这是因为在 JavaScript (以及许多其他编程语言) 中，数字是用浮点数表示的，更具体地说是双精度浮点数，遵循 IEEE 754 标准。 这个标准使用二进制来表示数字，而 0.1 和 0.2 无法用二进制精确表示，就像 1/3 无法用十进制有限位数精确表示一样。因此，在进行计算时会产生微小的舍入误差，导致结果略微偏离预期的 0.3。 -
0.1 + 0.3: 结果是
0.4. 虽然 0.1 和 0.3 也不能用二进制精确表示，但在这个特定的情况下，累积的舍入误差恰好导致最终结果与我们预期的十进制值相同。这只是一个巧合，不代表所有涉及 0.1 或 0.3 的计算都会得到精确的结果。 -
0.1 * 0.2: 结果是
0.020000000000000004. 与加法类似，乘法也涉及浮点数，因此也会受到舍入误差的影响。0.1 和 0.2 的二进制表示的乘积在转换为十进制时会产生一个非常接近 0.02 但略有不同的值。
在前端开发中，处理浮点数时需要注意这些舍入误差，尤其是在进行比较或需要高精度计算时。可以使用一些技巧来减轻这些问题的影响，例如：
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使用toFixed()方法进行舍入: 可以将结果舍入到指定的精度，例如
(0.1 + 0.2).toFixed(1)会返回字符串 "0.3"。需要注意的是，toFixed()返回的是字符串，而不是数字。 -
将数字转换为整数进行计算: 如果可能的话，可以将数字乘以一个合适的倍数，将其转换为整数进行计算，然后再将结果除以相同的倍数。例如，计算 0.1 + 0.2 可以转换为 (1 + 2) / 10。
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使用专门的库: 一些库，例如 decimal.js，提供了更精确的十进制计算，可以避免浮点数舍入误差带来的问题。 这在处理金融或其他需要高精度计算的场景中尤其有用。
总之，理解浮点数的局限性对于前端开发至关重要，可以避免一些潜在的错误和精度问题。
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