你不知道的 JavaScript 系列中， 8 －浮点数

二进制浮点数最大的问题是会出现如下的情况：

0.1+0.3 === 0.3; // false

从数学角度来说，上面的条件判断应该为 true，可结果为什么是 false 呢？

简单来说，二进制浮点数中的 0.1 和 0.2 并不是十分精确，它们想加的结果并非刚好等于 0.3，而是一个比较接近的数字，0.30000000000000004，所以条件判断为 false。

那么应该怎么来判断 0.1＋0.2 和 0.3 是否相等呢？最常见的方法是设置一个误差范围值，通常成为 “机器精度”，对 JS 来说，这个值通常是 2^-52。

从 ES6 开始，该值定义在 Number.EPSILON 中，可以直接用，也可以在 ES6 之前对版本写 polyfill

if(!Number.EPSILON) {
　　Number.EPSILON = Math.pow(2,-52);
}

function numbersCloseEnoughToEqual(n1, n2) {
　　return Math.abs(n1 - n2) < Number.EPSILON
}

var a = 0.1 + 0.2;
var b = 0.3

numbersCloseEnoughToEqual(a, b); // true
numbersCloseEnoughToEqual(0.0000001, 0.0000002); // false

能够呈现的最大浮点数大约是 1.798e+308，定义在 Number.MAX_VALUE 中。最小浮点数定义在 Number.MIN_VALUE 中，大约是 5e-324，它不是负数，但无限接近于0