浮点数计算准确度小解：0.1+0.2为何不等于0.3？

作为一个技术博主，我经常遇到一些开发人员提出的问题，其中之一就是：为什么0.1+0.2不等于0.3？今天，我们将深入探讨这个问题背后的原因，并提供解决方案。

浮点数的世界

在计算机科学中，我们使用浮点数来表示小数和非常大的数字。浮点数使用科学计数法，其中一个数字（小数）乘以一个底数（2），并乘以10的幂。

然而，浮点数的表示并非没有限制。IEEE 754 标准定义了计算机如何表示浮点数，它限制了可以表示的数字数量。这意味着某些数字无法精确表示为浮点数。

0.1 + 0.2 的情况

0.1 和 0.2 这样的十进制数不能精确表示为二进制数。当它们转换为二进制时，它们变成无限循环小数。为了解决这个问题，计算机将它们四舍五入到有限数量的位。

在双精度浮点数中，小数部分使用 52 位。当 0.1 和 0.2 转换为二进制时，它们四舍五入为：

• 0.1 = 0.0001100110011001100110011001100110011001100110011010
• 0.2 = 0.0011001100110011001100110011001100110011001100110011

相加的结果

当我们将这些二进制表示相加时，我们得到：

0.0001100110011001100110011001100110011001100110011010
+ 0.0011001100110011001100110011001100110011001100110011
--------------------------------------------------------------
0.0100110011001100110011001100110011001100110011001101

四舍五入

但是，由于四舍五入，结果实际上为：

0.01001100110011001100110011001100110011001100110011

这对应于十进制数 0.299999999999999988897769753748434595763683319091796875。正如你所看到的，它与 0.3 有一些微小的差别。

解决方案

为了获得精确的 0.3，我们可以将浮点数转换为字符串，然后使用四舍五入函数将其转换为所需的精度。例如，在 JavaScript 中，我们可以使用以下代码：

const sum = 0.1 + 0.2;
const roundedSum = sum.toFixed(1); // 四舍五入到小数点后一位
console.log(roundedSum); // 输出：0.3

通过使用这种技术，我们可以确保浮点数计算的准确性，并避免令人困惑的结果。