考虑以下代码：
0.1 + 0.2 == 0.3 -> false
0.1 + 0.2 -> 0.30000000000000004
为什么会出现这些错误？
当前回答
你试过胶带解决方案了吗？
尝试确定错误发生的时间，并用简短的if语句修复它们，这并不漂亮，但对于某些问题，这是唯一的解决方案，这就是其中之一。
if( (n * 0.1) < 100.0 ) { return n * 0.1 - 0.000000000000001 ;}
else { return n * 0.1 + 0.000000000000001 ;}
我在c#的一个科学模拟项目中也遇到过同样的问题，我可以告诉你，如果你忽视蝴蝶效应，它会变成一条大胖龙，咬你一口**
其他回答
这个问题的许多重复问题都是关于浮点舍入对特定数字的影响。在实践中，通过查看感兴趣的计算的确切结果而不是仅仅阅读它，更容易了解它的工作原理。一些语言提供了实现这一点的方法，例如在Java中将浮点或双精度转换为BigDecimal。
由于这是一个语言不可知的问题，因此需要语言不可知工具，例如十进制到浮点转换器。
将其应用于问题中的数字，视为双精度：
0.1转换为0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625，
0.2转换为0.200000000000000011102230246251565404236316680908203125，
0.3转换为0.299999999999999988897769753748434595763683319091796875，以及
0.300000000000000004转换为0.30000000000000000444089209850062616169452667236328125。
手动或在十进制计算器（如Full Precision calculator）中添加前两个数字，显示实际输入的精确和为0.30000000000000000166533453693773481063544750213623046875。
如果四舍五入到等于0.3，则舍入误差将为0.000000000000000027755575615628913510591702705078125。四舍五入等于0.300000000000000004也会产生舍入误差0.000000000000000027755575615628913510591702705078125。打成平手的规则适用。
返回浮点转换器，0.300000000000000004的原始十六进制是3fd333333333334，以偶数结尾，因此是正确的结果。
由于这篇文章对当前的浮点实现进行了一般性的讨论，我想补充一下，有一些项目正在解决它们的问题。
看看https://posithub.org/例如，它展示了一种称为posit（及其前身unum）的数字类型，它承诺以更少的比特提供更好的精度。如果我的理解是正确的，它也解决了问题中的问题。非常有趣的项目，背后的人是数学家约翰·古斯塔夫森博士。整个过程都是开源的，用C/C++、Python、Julia和C#实现了许多实际的实现(https://hastlayer.com/arithmetics).
十进制数（如0.1、0.2和0.3）在二进制编码浮点类型中没有精确表示。0.1和0.2的近似值之和与0.3的近似值不同，因此，0.1+0.2==0.3的错误在这里可以更清楚地看到：
#include <stdio.h>
int main() {
printf("0.1 + 0.2 == 0.3 is %s\n", 0.1 + 0.2 == 0.3 ? "true" : "false");
printf("0.1 is %.23f\n", 0.1);
printf("0.2 is %.23f\n", 0.2);
printf("0.1 + 0.2 is %.23f\n", 0.1 + 0.2);
printf("0.3 is %.23f\n", 0.3);
printf("0.3 - (0.1 + 0.2) is %g\n", 0.3 - (0.1 + 0.2));
return 0;
}
输出：
0.1 + 0.2 == 0.3 is false
0.1 is 0.10000000000000000555112
0.2 is 0.20000000000000001110223
0.1 + 0.2 is 0.30000000000000004440892
0.3 is 0.29999999999999998889777
0.3 - (0.1 + 0.2) is -5.55112e-17
为了更可靠地计算这些计算，您需要对浮点值使用基于十进制的表示。C标准没有默认指定此类类型，而是作为技术报告中描述的扩展。
_Decimal32、_Decimal64和_Decimal128类型可能在您的系统上可用（例如，GCC在选定的目标上支持它们，但Clang在OS X上不支持它们）。
这些奇怪的数字之所以出现，是因为计算机使用二进制（以2为基数）数字系统进行计算，而我们使用十进制（以10为基数）。
大多数分数不能用二进制或十进制或两者精确表示。结果-四舍五入（但精确）的数字结果。
简而言之，这是因为：
浮点数不能以二进制精确表示所有小数
因此，就像10/3不精确地存在于基数10中（它将是3.33……重复出现）一样，1/10也不存在于二进制中。
那又怎么样？如何处理？有什么解决办法吗？
为了提供最佳解决方案，我可以说我发现了以下方法：
parseFloat((0.1 + 0.2).toFixed(10)) => Will return 0.3
让我解释一下为什么这是最好的解决方案。正如上面提到的其他答案一样，使用现成的Javascript toFixed（）函数来解决问题是一个好主意。但很可能你会遇到一些问题。
假设你将两个浮点数相加，如0.2和0.7，这里是：0.2+0.7=0.8999999999999999。
您的预期结果是0.9，这意味着您需要一个精度为1位数的结果。因此，您应该使用（0.2+0.7）.tfixed（1）但是不能只给toFixed（）一个特定的参数，因为它取决于给定的数字，例如
0.22 + 0.7 = 0.9199999999999999
在本例中，您需要2位精度，因此它应该为Fixed（2），那么，适合每个给定浮点数的参数应该是什么？
你可以说在每种情况下都是10：
(0.2 + 0.7).toFixed(10) => Result will be "0.9000000000"
该死你打算怎么处理那些9后不需要的零？现在是将其转换为浮动的时候了，以实现您的愿望：
parseFloat((0.2 + 0.7).toFixed(10)) => Result will be 0.9
既然找到了解决方案，那么最好将其作为如下函数提供：
function floatify(number){
return parseFloat((number).toFixed(10));
}
让我们自己试试吧：函数floatify（数字）{return parseFloat（（number）.toFixed（10））；}函数addUp（）{var number1=+$（“#number1”）.val（）；var number2=+$（“#number2”）.val（）；var expectedResult=number1+number2；var expectedResult=浮动（number1+number2）；$（“#意外结果”）.text（意外结果）；$（“#expectedResult”）.text（expectedResult）；}addUp（）；输入{宽度：50px；}#预期结果{颜色：绿色；}#未预期结果{颜色：红色；}<script src=“https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/2.1.1/jquery.min.js“></script><input id=“number1”value=“0.2”onclick=“addUp（）”onkeyup=“addUp（）”/>+<input id=“number2”value=“0.7”onclick=“addUp（）”onkeyup=“addUp（）”/>=<p>预期结果：<span id=“expectedResult”></span></p><p>意外结果：<span id=“expectedResult”></span></p>
您可以这样使用：
var x = 0.2 + 0.7;
floatify(x); => Result: 0.9
正如W3SCHOOLS所建议的，还有另一种解决方案，您可以通过乘法和除法来解决上述问题：
var x = (0.2 * 10 + 0.1 * 10) / 10; // x will be 0.3
请记住，（0.2+0.1）*10/10根本不起作用，尽管看起来是一样的！我更喜欢第一种解决方案，因为我可以将其作为一个函数应用，将输入浮点转换为精确的输出浮点。
仅供参考，乘法也存在同样的问题，例如0.09*10返回0.8999999999999999。应用flotify函数作为解决方法：flotify（0.09*10）返回0.9
