在正常的数学逻辑思维中,0.2+0.4===0.6这个逻辑是正确的,但是在JavaScript中0.2+0.4!==0.6这是为什么呢?这个问题也会偶尔被用来当做面试题来考查面试者对

JavaScript的数值的理解程度。

  在JavaScript中的二进制的浮点数0.2和0.6并不是十分精确,在他们相加的结果并非正好等于0.6,而是一个比较接近的数字 0.6000000000000001,所以条件判断结果为 false。

那么应该怎样来解决0.2+0.4等于0.6呢? 最好的方法是设置一个误差范围值,通常称为”机器精度“,而对于Javascript来说,这个值通常是2^-52,而在ES6中,已经为我们提供了这样一个

属性:Number.EPSILON,而这个值正等于2^-52。这个值非常非常小,在底层计算机已经帮我们运算好,并且无限接近0,但不等于0,。这个时候我们只要判断(0.2+0.4)-0.6小于

Number.EPSILON,在这个误差的范围内就可以判定0.2+0.4===0.6为true。

Number.EPSILON=(function(){     //解决兼容性问题
return Number.EPSILON?Number.EPSILON:Math.pow(2,-52);
})(); //上面是一个自调用函数,当JS文件刚加载到内存中,就会去判断并返回一个结果,相比if(!Number.EPSILON){
// Number.EPSILON=Math.pow(2,-52);
//}这种代码更节约性能,也更美观。 function numbersequal(a,b){
return Math.abs(a-b)<Number.EPSILON;
} //接下来再判断 var a=0.2+0.4, b=0.6;
console.log(numbersequal(a,b)); //这里就为true了

  

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