浮点舍入错误。从每个计算机科学家应该知道的浮点运算：

将无限多的实数压缩成有限位数需要近似表示。虽然有无限多的整数，但在大多数程序中，整数计算的结果可以存储在32位中。相反，给定任何固定位数，大多数使用实数的计算将产生无法使用那么多位数精确表示的量。因此，浮点计算的结果必须经常舍入，以适应其有限表示。这种舍入误差是浮点计算的特征。

正常的算术是以10为基数的，所以小数表示十分、百分等。当你试图用二进制2为基数的算术表示浮点数时，你要处理的是半、四、八等。

在硬件中，浮点存储为整数尾数和指数。尾数表示有效数字。指数类似于科学记数法，但它使用的基数是2而不是10。例如，64.0将用尾数1和指数6表示。0.125将用尾数1和指数-3表示。

浮点小数必须加上2的负幂

0.1b = 0.5d
0.01b = 0.25d
0.001b = 0.125d
0.0001b = 0.0625d
0.00001b = 0.03125d

等等

在处理浮点运算时，通常使用误差增量而不是相等运算符。而不是

if(a==b) ...

你会使用

delta = 0.0001; // or some arbitrarily small amount
if(a - b > -delta && a - b < delta) ...

除了其他正确答案之外，您可能还需要考虑缩放值以避免浮点运算的问题。

例如：

var result = 1.0 + 2.0;     // result === 3.0 returns true

…而不是：

var result = 0.1 + 0.2;     // result === 0.3 returns false

在JavaScript中，表达式0.1+0.2===0.3返回false，但幸运的是，浮点中的整数运算是精确的，因此可以通过缩放来避免十进制表示错误。

作为一个实际的例子，为了避免精度至关重要的浮点问题，建议1将钱作为一个整数来处理：2550美分而不是25.50美元。

1 Douglas Crockford：JavaScript：好的部分：附录A——糟糕的部分（第105页）。

另一种方法是：使用64位来表示数字。因此，无法精确表示超过2**64=18446744073709551616个不同的数字。

然而，Math表示，在0和1之间已经有无限多的小数。IEE 754定义了一种编码，以有效地将这64位用于更大的数字空间加上NaN和+/-无穷大，因此在精确表示的数字之间存在间隙，只填充近似的数字。

不幸的是，0.3存在差距。

从Python 3.5开始，您可以使用math.isclose（）函数来测试近似相等性：

>>> import math
>>> math.isclose(0.1 + 0.2, 0.3)
True
>>> 0.1 + 0.2 == 0.3
False

鉴于没有人提到这一点。。。

一些高级语言（如Python和Java）提供了克服二进制浮点限制的工具。例如：

Python的十进制模块和Java的BigDecimal类，它们在内部使用十进制表示法（与二进制表示法相反）表示数字。两者都有有限的精度，因此它们仍然容易出错，但它们解决了二进制浮点运算中最常见的问题。小数在处理金钱时很好：10美分加20美分总是正好是30美分：>>> 0.1 + 0.2 == 0.3错误>>>十进制（'0.1'）+十进制（'0.2'）==十进制（'0.3'）真的Python的十进制模块基于IEEE标准854-1987。Python的分数模块和Apache Common的BigFraction类。两者都将有理数表示为（分子、分母）对，它们可能给出比十进制浮点运算更精确的结果。

这两种解决方案都不是完美的（特别是如果我们考虑性能，或者如果我们需要非常高的精度），但它们仍然解决了二进制浮点运算的大量问题。