今天在计算商品价格的时候再次遇到js浮点数计算出现误差的问题，以前就一直碰到这个问题，都是简单的使用tofixed方法进行处理一下，这对于一个程序员来说是及其不严谨的。因此在网上收集了一些处理浮点数精度的文章。觉得别人写的挺好了，我在简单的总结一下，以方便后续查阅。
浮点数误差产生的原因：
先看一个实例：
0.1 + 0.2 =？
0.1 + 0.2 = 0.3？
我们先来看一段 JS。
console.log( 0.1+ 0.2);
输出为 0.30000000000000004。是不是很奇葩
其实对于浮点数的四则运算，几乎所有的编程语言都会有类似精度误差的问题，只不过在 C++/C#/Java 这些语言中已经封装好了方法来避免精度的问题，而 JavaScript 是一门弱类型的语言，从设计思想上就没有对浮点数有个严格的数据类型，所以精度误差的问题就显得格外突出。下面就分析下为什么会有这个精度误差，以及怎样修复这个误差。
首先，我们要站在计算机的角度思考 0.1 + 0.2 这个看似小儿科的问题。我们知道，能被计算机读懂的是二进制，而不是十进制，所以我们先把 0.1 和 0.2 转换成二进制看看：
0.1 => 0.0001 1001 1001 1001…（无限循环）
0.2 => 0.0011 0011 0011 0011…（无限循环）
上面我们发现0.1和0.2转化为二进制之后，变成了一个无限循环的数字，这在现实生活中，无限循环我们可以理解，但计算机是不允许无限循环的，对于无限循环的小数，计算机会进行舍入处理。进行双精度浮点数的小数部分最多支持 52 位，所以两者相加之后得到这么一串 0.0100110011001100110011001100110011001100110011001100 因浮点数小数位的限制而截断的二进制数字，这时候，我们再把它转换为十进制，就成了 0.30000000000000004。
知道了浮点数产生的原因了，那么怎么处理这个问题呢？
方法一：指定要保留的小数位数(0.1+0.2).toFixed(1) = 0.3;这个方法toFixed是进行四舍五入的也不是很精准，对于计算金额这种严谨的问题，不推荐使用，而且不通浏览器对toFixed的计算结果也存在差异。
方法二：把需要计算的数字升级（乘以10的n次幂）成计算机能够精确识别的整数，等计算完毕再降级（除以10的n次幂），这是大部分编程语言处理精度差异的通用方法。
eg:(0.1*10 + 0.2*10) / 10 == 0.3 // true
网上的处理方法：
//加法
Number.prototype.add = function(arg){
var r1,r2,m;
try{r1=this.toString().split(".")[1].length}catch(e){r1=0}
try{r2=arg.toString().split(".")[1].length}catch(e){r2=0}
m=Math.pow(10,Math.max(r1,r2))
return (this*m+arg*m)/m
}
//减法 Number.prototype.sub = function (arg){
return this.add(-arg);
}
//乘法 Number.prototype.mul = function (arg) {
var m=0,s1=this.toString(),s2=arg.toString();
try{m+=s1.split(".")[1].length}catch(e){}
try{m+=s2.split(".")[1].length}catch(e){}
return Number(s1.replace(".",""))*Number(s2.replace(".",""))/Math.pow(10,m)
}
//除法 Number.prototype.div = function (arg){
var t1=0,t2=0,r1,r2;
try{t1=this.toString().split(".")[1].length}catch(e){}
try{t2=arg.toString().split(".")[1].length}catch(e){}
with(Math){
r1=Number(this.toString().replace(".",""))
r2=Number(arg.toString().replace(".",""))
return (r1/r2)*pow(10,t2-t1);
}
}
参考文章：http://div.io/topic/1349
http://rockyee.iteye.com/blog/891538
http://www.zhoulujun.cn/zhoulujun/html/theory/computBase/2016_0714_7860.html#announ