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数字计算机当中是以二进制存储，所以这里咱们须要先晓得十进制转二进制的规定, 和二进制转十进制的规定
十进制转换二进制
分两种规定：

整数转二进制：除 2 取余，逆序排列。
小数转二进制：乘 2 取整，正序排列

怎么了解这两句：比方 9.375 这个数字，整数是 9，小数是 0.375

整数 9 转成二进制就是: 1001

那么小数 0.375 转成二进制就是：011

那么 9.375 转成二进制就是 1001.011

可利用上面办法验证

console.log((9.375).toString(2))
console.log(Number.prototype.toString.call(9.375,2));
console.log(Number.prototype.toString.call(Number(9.375),2));

同样二进制转十进制

小数点前: 从右往左用二进制的每个数乘以 2 的相应次方递增
小数点后: 从左往右用二进制的每个数乘以 2 的相应负次方递增

IEEE 754 双精度 64 位浮点数

十进制有个叫迷信计数法示意：

0.1 的二进制
e = -4;
m = 1.1001100110011001100110011001100110011001100110011010 (52 位)

0.2 的二进制
e = -3;
m = 1.1001100110011001100110011001100110011001100110011010 (52 位)
而后咱们把它相加，这里有一个问题，就是指数不统一时，个别是往右移，因为即便左边溢出了，损失的精度远远小于左移时的溢出
所以转化后为

e = -3; m = 0.1100110011001100110011001100110011001100110011001101 (52 位)
+
e = -3; m = 1.1001100110011001100110011001100110011001100110011010 (52 位)

失去

e = -3; m = 10.0110011001100110011001100110011001100110011001100111 (52 位)

保留一位整数

e = -2; m = 1.00110011001100110011001100110011001100110011001100111 (53 位)

超过了 52 位，做四舍五入
舍入与原来的数最靠近的，准则是保留偶数最终的二进制数

1.0011001100110011001100110011001100110011001100110100 * 2 ^ -2

=0.010011001100110011001100110011001100110011001100110100

转化为十进制为0.30000000000000004

咱们认为能够了解的数，在计算机外部它反而是一个有限循环的小数，
它没有方法，它的尾数的尾数只有 52 位，它只有截断，进行规格化，进行舍入解决的时候可能就会导致一个精度的偏差，所以失去的是一个绝对精准的后果但不是相对的精准
有什么方法让 0.1+0.2 等于 0.3
（0.2*100 + 0.1*100）/100
那就是防止计算的时候呈现小数位

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溯源

所以

如何防止这个事件的产生