前端同学可能都遇见过下面这个的问题，这也是面试中经常可能出现的问题，两边是不相等的，为什么呢？

0.1 + 0.2 === 0.3 // false

隐藏在背后的原因是很有趣的，且看下文。

小数如何用二进制表示

给出一个任意的实数，我们基本都清楚整数部分如何使用二进制表示，那小数部分呢？

实际上，小数部分的表示方式是这样的：

• 将小数部分 * 2，取出结果中整数部分作为二进制表示的第 1 位
• 再将结果中小数部分 * 2，将得到的结果中的整数部分作为二进制表示的第 2 位
• 以此类推，直到小数部分为 0

下面是 0.1 的计算过程：

step 1. 0.1 * 2 = 0.2 ———— 0
step 2. 0.2 * 2 = 0.4 ———— 0
step 3. 0.4 * 2 = 0.8 ———— 0
step 4. 0.8 * 2 = 1.6 ———— 1
step 5. 0.6 * 2 = 1.2 ———— 1
step 6. 0.2 * 2 = 0.4 ———— 0 # 开始循环
...

可以发现，在小数 0.1 的计算中已经出现了循环， 0.1 的二进制表示为 0001 1001 1001 ...

如果包含整数与小数，如 10.1，其二进制表示结果为 1010.0001 1001 1001 ...

JavaScript 中的精度问题

在 JavaScript 中不是真正的整数，number 类型实际上是浮点型，使用的是双精度格式 —— 即 64 位二进制。

回到最开始的问题，由于 0.1 和 0.2 的二进制表示结果存在循环，使用 64 位二进制必然导致不能完整的表示它们，当它们相加时，其结果并不会时精确的 0.3，而是一个非常接近的值。

>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004

如何解决呢

最常见的做法是我们可以认为在极小的容差范围内，它们被认为是相等。这个值可以称为“机械极小值” —— machine epsilon。

对于 JavaScript 来说，这个值可以用 Number.EPSILON 表示。这个值通常是 2^-52 (2.220446049250313e-16)

// polyfill
if (!Number.EPSILON) {
  Number.EPSILON = Math.pow(2, -52)
}

function numbersCloseEnoughToEqual(n1, n2) {
  return Math.abs(n1 - n2) < Number.EPSILON
}

判断两个小数是否相等时，可以采用这种方式：

let res = 0.1 + 0.2

numbersCloseEnoughToEqual(res, 0.3) // true