浮点值的精准度最高可达17位少许，但在算术酌量中远不如整数精准。之是以存在这种舍入造作，是因为使用了IEEE 754数值，这种造作并非ECMAScript所独到，其它使用换取口头的说念话也有这个问题。只不外在好多其他说念话中仍是封装好了设施来幸免精度的问题，而 JavaScript 是一门弱类型的说念话，从缠绵念念想上就莫得对浮点数有个严格的数据类型，是以精渡缺陷的问题就显得止境凸起。
精度常见问题
场景一：浮点运算
// 加法0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004// 减法0.2 - 0.11 = 0.09000000000000001// 乘法0.2 * 0.1 = 0.020000000000000004// 除法0.3 / 0.2 = 1.4999999999999998
场景二：四舍五入系列设施
一般用于金额酌量或口头化少许。
1.05.toFixed(1) // 1.11.005.toFixed(2) // 1.001.0005.toFixed(3) // 1.0001.00005.toFixed(4) // 1.0001Math.round(244.5) // 245Math.round(2.445 * 100) //244
场景三：调遣函数
parseInt(0.29 * 100, 10) // 28
以上场景王人是浮点数的精度问题：带有酌量的精度丢失问题，是由于在酌量中有从十进制调遣为二进制后无穷轮回的少许，而酌量机的内存适度弗成存储这么的值，只可存储一个类似值，是以当酌量机存储后再取出来时就会出现精度问题；toFixed的精度丢失与调遣后的数值存储及四舍五入顺序相关。
场景四：整数精度
19571992547450991===19571992547450992 // trueNumber.MAX_SAFE_INTEGER + 1 === Number.MAX_SAFE_INTEGER + 2 // true
相似的原因，由于内存适度，Javascript弗成存储悉数的整数，精准整数的领域是 -（2^53-1） ~ 2^53-1，即-9007199254740991 ~ 9007199254740991。
精度问题料理决策
浅薄运算
如若仅仅想料理浅薄的少许酌量问题，不错将浮点数调遣成整数进行酌量，然后再将整数的少许点位调治，转回正确的浮点数效果。
// 得到少许位数function getDecimalCount(num) { let count; try { count = num.toString().split('.')[1].length; } catch(e) { count = 0; } return count;}// 加法 - 建立精度function decimalAdd(num1, num2) { if (!isNum(num1)