请参阅AmrAli的答案，以了解此解决方案的所有不同调整的更全面的运行和性能细分。

var DecimalPrecision=（函数）{if（数字.EPSILON===未定义）{Number.EPSILON=数学功率（2，-52）；}if（Number.isInteger==未定义）{Number.isInteger=函数（值）{返回值类型==“number”&&isFinite（值）&&数学下限（值）==值；};}this.isRound=函数（n，p）{设l=n.toString（）.split（'.'）[1].length；返回（p>=l）；}this.round=函数（n，p=2）{if（Number.isInteger（n）|| this.isRound（n，p））返回n；设r=0.5*Number.EPSILON*n；设o＝1；而（p-->0）o*=10；如果（n<0）o*=-1；返回数学舍入（（n+r）*o）/o；}this.ceil=函数（n，p=2）{if（Number.isInteger（n）|| this.isRound（n，p））返回n；设r=0.5*Number.EPSILON*n；设o＝1；而（p-->0）o*=10；返回Math.ceil（（n+r）*o）/o；}this.flor=函数（n，p=2）{if（Number.isInteger（n）|| this.isRound（n，p））返回n；设r=0.5*Number.EPSILON*n；设o＝1；而（p-->0）o*=10；返回数学楼层（（n+r）*o）/o；}返回此；})();console.log（DecimalPrecision.round（1.005））；console.log（DecimalPrecision.ceil（1.005））；console.log（DecimalPrecision.floor（1.005））；console.log（DecimalPrecision.round（1.0049999））；console.log（DecimalPrecision.ceil（1.0049999））；console.log（DecimalPrecision.floor（1.0049999））；console.log（DecimalPrecision.round（2.175495134384,7））；console.log（DecimalPrecision.round（2.1753543549,8））；console.log（DecimalPrecision.round（2.1755465135333,4））；console.log（DecimalPrecision.ceil（17,4））；console.log（DecimalPrecision.ceil（17.1,4））；console.log（DecimalPrecision.ceil（17.1,15））；

使用此函数Number（x）.toFixed（2）；

在Node.js环境中，我只使用roundTo模块：

const roundTo = require('round-to');
...
roundTo(123.4567, 2);

// 123.46

这项看似简单的任务面临的最大挑战是，我们希望它能够产生心理预期的结果，即使输入包含最小的舍入误差（更不用说计算中会出现的误差）。如果我们知道实际结果正好是1.005，那么我们预计舍入到两位数会得到1.01，即使1.005是一个带有大量舍入误差的大型计算的结果。

当处理floor（）而不是round（）时，问题变得更加明显。例如，当删除33.3点后面的最后两位数字后的所有内容时，我们肯定不会期望得到33.29，但这就是结果：

console.log（数学楼层（33.3*100）/100）

在简单的情况下，解决方案是对字符串而不是浮点数执行计算，从而完全避免舍入错误。然而，这个选项在第一次非平凡的数学运算（包括大多数除法运算）时失败，而且速度很慢。

当对浮点数进行操作时，解决方案是引入一个参数，该参数指定我们愿意偏离实际计算结果的量，以便输出心理预期的结果。

var round=函数（num，数字=2，compensateErrors=2）{如果（num<0）{return this.round（-num，数字，compensateErrors）；}const pow=数学.pow（10，数字）；return（数学舍入（num*pow*（1+compensateErrors*Number.EPSILON））/pow）；}/*---测试---*/console.log（“本线程中提到的边缘案例：”）var值=[0.015，1.005，5.555，156893.145，362.42499999999995，1.275，1.277499，1.2345678e+2，2.175，5.015，58.9*0.15]；值。对于每个（（n）=>{console.log（n+“->”+圆（n））；console.log（-n+“->”+圆形（-n））；});console.log（“\n对于太大以至于无法在计算精度范围内执行舍入的数字，只有基于字符串的计算才有帮助。”）console.log（“标准：”+圆形（1e+19））；console.log（“补偿=1:”+圆（1e+19，2，1））；console.log（“有效无补偿：”+round（1e+19，2，0.4））；

注意：Internet Explorer不知道Number.EPSILON。如果您仍然需要支持它，那么您可以使用垫片，或者自己定义特定浏览器系列的常量。

问题是四舍五入到两位小数。

让我们不要把这个复杂化，修改原型链等。

以下是单线解决方案

让round2dec=num=>数学舍入（num*100）/100；控制台日志（round2dec（1.77））；控制台日志（round2dec（1.774））；控制台日志（round2dec（1.777））；console.log（round2dec（10））；

parseFloat（“1.555”）.toFixed（2）；//返回1.55而不是1.56。

1.55是绝对正确的结果，因为在计算机中不存在1.555的精确表示。如果读数为1.555，则四舍五入至最接近的值=1.55499999999999994（64位浮点）。将这个数字四舍五入到Fixed（2）得到1.55。

如果输入为1.55499999999999，则此处提供的所有其他功能都会给出故障结果。

解决方案：在扫描前加上数字“5”，将数字舍入（更准确地说，从0开始舍入）。仅当数字真的是浮点（有小数点）时才执行此操作。

parseFloat("1.555"+"5").toFixed(2); // Returns 1.56