前言
最近，朋友 L 问了我这样一个问题：在 chrome 中的运算结果，为什么是这样的？
0.55 * 100 // 55.00000000000001
0.56 * 100 // 56.00000000000001
0.57 * 100 // 56.99999999999999
0.58 * 100 // 57.99999999999999
0.59 * 100 // 59
0.60 * 100 // 60
虽然我告诉他说，这是由于浮点数精度问题导致的。但他还是不太明白，为何有的结果输出整数，有的是以 ...001 的小数结尾，有的却是以 ...999 的小数结尾，跟预想中的有差异。
这其实牵涉到了计算机原理的知识，真要解释清楚什么是浮点数，恐怕得分好几个章节了。想深入了解的同学，可以前往 这篇文章 细读。今天我们仅讨论浮点数运算结果的成因，以及如何实现我们期望的结果。
浮点数与 IEEE 754
在解释什么是浮点数之前，让我们先从较为简单的小数点说起。
小数点，在数制中代表一种对齐方式。比如要比较 1000 和 200 哪个比较大，该怎么做呢？必须把他们右对齐：
1000
200
发现 1 比 0（前面补零）大，所以 1000 比较大。那么如果要比较 1000 和 200.01 呢？这时候就不是右对齐了，而应该是以小数点对齐：
1000
200.01
小数点的位置，在进制表示中是至关重要的。位置差一位整体就要差进制倍（十进制就是十倍）。在计算机中也是这样，虽然计算机使用二进制，但在处理非整数时，也需要考虑小数点的位置问题。无法对齐小数点，就无法做加减法比较这样的操作。
接下来的一个重要概念：在计算机中的小数有两种，定点 和 浮点。
定点的意思是，小数点固定在 32 位中的某个位置，前面的是整数，后面的是小数。小数点具体固定在哪里，可以自己在程序中指定。定点数的优点是很简单，大部分运算实现起来和整数一样或者略有变化，但是缺点则是表示范围太小，精度很差，不能充分运用存储单元。
浮点数就是设计来克服这个缺点的，它相当于一个定点数加上一个阶码，阶码表示将这个定点数的小数点移动若干位。由于可以用阶码移动小数点，因此称为浮点数。我们在写程序时，用到小数的地方，用 float 类型表示，可以方便快速地对小数进行运算。
浮点数在 Javascript 中的存储，与其他语言如 Java 和 Python 不同。所有数字（包括整数和小数）都只有一种类型 — Number。它的实现遵循 IEEE 754 标准，使用64位精度来表示浮点数。它是目前最广泛使用的格式，该格式用 64 位二进制表示像下面这样：
从上图中可以看出，这 64 位分为三个部分：
- 符号位：1 位用于标志位。用来表示一个数是正数还是负数
- 指数位：11 位用于指数。这允许指数最大到 1024
- 尾数位：剩下的 52 位代表的是尾数，超出的部分自动进一舍零
精度丢哪儿去了？
问：要把小数装入计算机，总共分几步？
答：3 步。 第一步：转换成二进制 第二步：用二进制科学计算法表示 第三步：表示成 IEEE 754 形式 但第一步和第三步都有可能 丢失精度。
十进制是给人看的。但在进行运算之前，必须先转换为计算机能处理的二进制。最后，当运算完毕后，再将结果转换回十进制，继续给人看。精度就丢失于这两次转换的过程中。
十进制转二进制
接下来，就具体说说转换的过程。来看一个简单的例子：
如何将十进制的 168.45 转换为二进制？
让我们拆为两个部分来解析：
1、整数部分。它的转换方法是，除 2 取余法。即每次将整数部分除以 2，余数为该位权上的数，而商继续除以 2，余数又为上一个位权上的数，这个步骤一直持续下去，直到商为 0 为止，最后读数时候，从最后一个余数读起，一直到最前面的一个余数。
所以整数部分 168 的转换过程如下：
- 第一步，将 168 除以 2，商 84，余数为 0。
- 第二步，将商 84 除以 2，商 42 余数为 0。
- 第三步，将商 42 除以 2，商 21 余数为 0。
- 第四步，将商 21 除以 2，商 10 余数为 1。
- 第五步，将商 10 除以 2，商 5 余数为 0。
- 第六步，将商 5 除以 2，商 2 余数为 1。
- 第七步，将商 2 除以 2，商 1 余数为 0。
- 第八步，将商 1 除以 2，商 0 余数为 1。
- 第九步，读数。因为最后一位是经过多次除以 2 才得到的，因此它是最高位。读数的时候，从最后的余数向前读，即 10101000。
2、小数部分。它的转换方法是，乘 2 取整法。即将小数部分乘以 2，然后取整数部分，剩下的小数部分继续乘以 2，然后再取整数部分，剩下的小数部分又乘以 2，一直取到小数部分为 0 为止。如果永远不能为零，就同十进制数的四舍五入一样，按照要求保留多少位小数时，就根据后面一位是 0 还是 1 进行取舍。如果是 0 就舍掉，如果是 1 则入一位，换句话说就是，0 舍 1 入。读数的时候，要从前面的整数开始，读到后面的整数。
所以小数部分 0.45 （保留到小数点第四位）的转换过程如下：
- 第一步，将 0.45 乘以 2，得 0.9，则整数部分为 0，小数部分为 0.9。
- 第二步, 将小数部分 0.9 乘以 2，得 1.8，则整数部分为 1，小数部分为 0.8。
- 第三步, 将小数部分 0.8 乘以 2，得 1.6，则整数部分为 1，小数部分为 0.6。
- 第四步，将小数部分 0.6 乘以 2，得 1.2，则整数部分为 1，小数部分为 0.2。
- 第五步，将小数部分 0.2 乘以 2，得 0.4，则整数部分为 0，小数部分为 0.4。
- 第六步，将小数部分 0.4 乘以 2，得 0.8，则整数部分为 0，小数部分为 0.8。
- ...
可以看到，从第六步开始，将无限循环第三、四、五步，一直乘下去，最后不可能得到小数部分为 0。因此，这个时候只好学习十进制的方法进行四舍五入了。但是二进制只有 0 和 1 两个，于是就出现 0 舍 1 入的 “口诀” 了，这也是计算机在转换中会产生误差的根本原因。但是由于保留位数很多，精度很高，所以可以忽略不计。
这样，我们就可以得出十进制数 168.45 转换为二进制的结果，约等于 10101000.0111。
二进制转十进制
它的转换方法相对简单些，按权相加法。就是将二进制每位上的数乘以权，然后相加之和即是十进制数。其中有两个注意点：要知道二进制每位的权值，要能求出每位的值。
所以，将刚才的二进制 10101000.0111 转换为十进制，得到的结果就是 168.4375，再四舍五入一下，即 168.45。
解决方案
正如本文开头所提到的，在 JavaScript 中进行浮点数的运算，会有不少奇葩的问题。在明白了产生问题的根本原因之后，当然是想办法解决啦~
一个简单粗暴的建议是，使用像 mathjs 这样的库。它的 API 也挺简单的：
// load math.js
const math = require('mathjs')
// functions and constants
math.round(math.e, 3) // 2.718
math.atan2(3, -3) / math.pi // 0.75
// expressions
math.eval('12 / (2.3 + 0.7)') // 4
math.eval('12.7 cm to inch') // 5 inch
math.eval('sin(45 deg) ^ 2') // 0.5
// chaining
math.chain(3)
.add(4)
.multiply(2)
.done() // 14
但如果在工程中，没有太多需要进行运算的场景的话，就不建议这么做了。毕竟引入三方库也是有成本的，无论是学习 API，还是引入库之后，带来打包后的文件体积增积。
那么，不引入库该怎么处理浮点数呢？
可以从需求出发。例如，本文开头的例子。可以猜想到，需求可能是要把小数转为百分比，通常会保留两位小数。而在一些对数字较为敏感的业务场景中，可能并不希望对数字进行四舍五入，所以 toFixed() 方法就没法用了。
一种思路是，将小数点像右多移动 n 位，取整后再除以 (10 * n)。比如这样：
0.58 * 10000 / 100 // => 58
ok，搞定~
特别需要注意的是，在需要四舍五入的场景下，我们会习惯用到内置方法 toFixed()，但它存在一些问题：
1.35.toFixed(1) // 1.4 正确
1.335.toFixed(2) // 1.33 错误
1.3335.toFixed(3) // 1.333 错误
1.33335.toFixed(4) // 1.3334 正确
1.333335.toFixed(5) // 1.33333 错误
1.3333335.toFixed(6) // 1.333333 错误
另外，它的返回结果类型是 String。不能直接拿来做运算，因为计算机会认为是 字符串拼接。
总结
计算机在做运算的时候，会分三个步骤。其中，将十进制转为二进制，再将二进制转为十进制的时候，都会产生精度丢失。
使用库，是最简单粗暴的解决方案。但如果使用不频繁，还是要根据需求，手动解决。在使用内置方法 toFixed() 的时候，要特别注意它的返回类型，不要直接拿来做运算。
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