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相信大家在平常的 JavaScript 開發中，都有遇到過浮點數運算精度誤差的問題，比如 console.log(0.1+0.2===0.3)// false。在 JavaScript 中，所有的數字包括整數和小數都是用 Number 型別來表示的。本文通過介紹 Number 的二進位制儲存標準來理解浮點數運算精度問題，和理解 Number 物件的 MAX_VALUE 等屬性值是如何取值的，最後介紹了一些常用的浮點數精度運算解決方案。

Number 的儲存標準

JavaScript Number 採用的是 IEEE 754 定義的 64 位雙精度浮點型來表示。具體的位元組分配可以先看一下引自維基百科的圖：

從上圖中可以看到，從高到低，64位被分成3段，分別是:

• sign: 符號位，佔 1 位；
• exponent: 指數位，佔 11 位；
• fraction: 有效數字位，佔 52 位。

指數位有 11 位，取值範圍是 0 到 2047。當指數位 e=0 或者 e=2017 時，根據有效數字位 f 是否為 0 ，具有不同的特殊含義，具體見下表：

對於常用的 normal number, 為了方便表示指數為負數的情況，所以，指數位數值大小做了一個 -1023 的偏移量。對於一個非 0 數字而言，,它的二進位制的科學計數法裡的第一位有效數字固定是 1。這樣，一個雙精度浮點型數字的值就是

對於 subnormal number,它可以用來表示更加接近於 0 的數，它特殊的地方是有效數字位的前面補充的是 0 而不是 1，且指數為偏移量是 -1022，所以值是：

Number 物件中的幾個屬性值

知道了 Number 是如何儲存之後，Number 物件的屬性是如何取值的就明朗了。

Number.MAX_VALUE：可表示的最大的數，顯然 e 和 f 都取最大時能表示的數最大，值為

Number.MIN_VALUE：可表示的最小的正數，用最小的 subnormal number 來表示。當 e = 0 ,f 的最後一位為 1，其他為 0 時最小，值為

Number.EPSILON : 表示 1 與 Number 可表示的大於 1 的最小的浮點數之間的差值。值為

Number.MAXSAFEINTEGER：表示在 JavaScript 中最大的安全整數。可以連續且精確被表示出來的整數成為安全整數，比如 2^54 就不是個安全整數，因為它和 2^54+1 兩個數的表示是完全一樣的，e=1077,f=0。 Math.pow(2,54)===Math.pow(2,54)+1// true。整數轉化為二進位制後，小數點後是不會有數字的，而用二進位制的科學計數法表示時，小數點後最多保留 52 位，加上前置的一個 1，有 53 位數字，所以當一個數轉化二進位制時，如果位數超過 53 位，必然會截斷末尾的部分，即導致不能精確表示，即為不安全整數。所以最小的會被截斷的整數是 100...001=2^53+1（中間有52個0）。這個數設為 X，則比 X 小的整數都能被精確表示出來，再加上“連續”這個條件，所以 X-1 不是我們要的答案，X-2 才是。 Number.MAX_SAFE_INTEGER 最終值為

Number.MINSAFEINTEGER：表示在 JavaScript 中最小的安全整數，對 Number.MAX_SAFE_INTEGER 取負值即可，值為 -9007199254740991

為什麼0.1+0.2不等於0.3

現在看看 console.log(0.1+0.2===0.3)// false 這個問題，數字 0.1 轉化成二進位制是 0.0001100110011... 即 1.10011001...1001 * 2^-4 （小數部分有52位，即有13個1001迴圈）。由於第 53 位是 1，類似 10 進位制的四捨五入，二進位制是“零舍一入”，所以 0.1 的最終二進位制科學計數法表示是 1.10011001...1010 * 2^-4，即二進位制數值大小實際上是 0.000110011001...10011010。下面的程式碼驗證了這個值（打印出來的值，把最末尾的0去掉了）：

var a = 0.1;console.log(a.toString(2)); //0.0001100110011001100110011001100110011001100110011001101

同理十進位制數字 0.2 轉化為二進位制的最終值是 1.10011001...1010 * 2^-3 即 0.00110011...100111010；十進位制 0.3 轉化位二進位制的最終值是 1.00110011...0011 * 2^-2

var b = 0.2;console.log(b.toString(2)); //0.001100110011001100110011001100110011001100110011001101var c = 0.3;console.log(c.toString(2)); //0.010011001100110011001100110011001100110011001100110011

所以，0.1+0.2 的值即為上面 0.1 和 0.2 對應的二進位制數值的相加，如下圖所示

上圖中，對所得的和，“零舍一入”保留 52 位有效小數就是最終的值：0.01001100...110100（第 53 位是 1 ，所以往前進了 1），如下程式碼所示。這個值與上文中的 0.3 的最終二進位制表示的值明顯不相同，即解釋了 0.1 + 0.2 不等於 0.3 的根本原因所在（實際上，這個值轉化為 10 進制約等於 0.30000000000000004）。注：打印出來的長度是 54，因為有 52 位有效小數，前面是'0.01',長度是 4，最後去掉末尾的 2 個 0，所以最後打印出來的長度是 52+4-2 = 54。

var d = 0.1 + 0.2;console.log(d.toString(2)); //0.0100110011001100110011001100110011001100110011001101console.log(d.toString(2).length); // 54

浮點數精度運算解決方案

關於 js 浮點數運算精度丟失的問題，不同場景可以有不同的解決方案。 1、如果只是用來展示一個浮點數的結果，則可以借用 Number 物件的 toFixed 和 parseFloat 方法。下面程式碼片段中，fixed 引數表示要保留幾位小數，可以根據實際場景調整精度。

function formatNum(num, fixed = 10) {    return parseFloat(a.toFixed(fixed))}var a = 0.1 + 0.2;console.log(formatNum(a)); //0.3

2、如果需要進行浮點數的加減乘除等運算，由上文可知，在小於 Number.MAXSAFEINTEGER 範圍的整數是可以被精確表示出來的，所以可以先把小數轉化為整數，運算得到結果後再轉化為對應的小數。比如兩個浮點數的加法：

 function add(num1, num2) {  var decimalLen1 = (num1.toString().split('.')[1] || '').length; //第一個引數的小數個數  var decimalLen2 = (num2.toString().split('.')[1] || '').length; //第二個引數的小數個數  var baseNum = Math.pow(10, Math.max(decimalLen1, decimalLen2));  return (num1 * baseNum + num2 * baseNum) / baseNum;}console.log(add(0.1 , 0.2)); //0.3

參考資料

• https://en.wikipedia.org/wiki/IEEE_754
• https://en.wikipedia.org/wiki/Double-precision_floating-point_format
• https://en.wikipedia.org/wiki/Normal_number_(computing)
• https://en.wikipedia.org/wiki/Denormal_number

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