如下：
float a = 0.65f;
float b = 0.6f;
float c = a - b;
0.05？錯誤！
此時c為0.0499999523！
為什麼？
其根本原因是計算機所使用二進位制01**無法準確表示某些帶小數字的十進位制資料。
下面我們來分析下：
我們知道將乙個十進位制數值轉換為二進位制數值，需要通過下面的計算方法：
1. 整數部分：連續用該整數除以2，取餘數，然後商再除以2，直到商等於0為止。然後把得到的各個餘數按相反的順序排列。簡稱"除2取餘法"。
2. 小數部分：十進位制小數轉換為二進位制小數，採用"乘2取整，順序排列"法。用2乘以十進位制小數，將得到的整數部分取出，再用2乘餘下的小數部分，然後再將積 的整數部分取出，如此進行，直到積中的小數部分為0或者達到所要求的精度為止。然後把取出的整數部分按順序排列起來，即先取出的整數部分作為二進位制小數的 高位，後取出的整數部分作為低位有效位。簡稱"乘2取整法"。
3. 含有小數的十進位制數轉換成二進位制，整數、小數部分分別進行轉換，然後相加。
例如：將十進位制數值25.75轉換為二進位制數值，步驟如下：
25(整數部分)
25/2=12......1
12/2=6.......0
6/2=3......0
3/2=1......1
1/2=0......1
(25) 10=(11001) 2
0.75(小數部分)
0.75*2=1.5......1
0.5*2=1......1
(0.75) 10=(0.11) 2
(25.75) 10=(11001) 2+(0.11) 2=(11001.11) 2
按照上述方法，我們將0.65及0.6轉換為二進位制**：
(0.65)10 = (0.101001100110011001100110011001100110011......)2
(0.6) 10 = (0.10011001100110011001100110011001100110011......)2
後面的省略號表示已經算不完了，後面在無限重複 0011 這段二進位制數值。
文章開始部分，我們用的float型別，下面我們來看看float型別是否能儲存上面轉換出的二進位制**。
目前計算機上儲存浮點數值是按照ieee（電氣和電子工程師協會）754浮點儲存格式標準來儲存的。
ieee單精度浮點格式共32位，包含三個構成字段：23位小數f，8位偏置指數e，1位符號s。將這些字段連續存放在乙個32位字裡，並對其進行編碼。其中0:22位包含23位的小數f； 23:30位包含8位指數e；第31位包含符號s。如下圖所示：
也就是說上面將0.65及0.5轉換出的二進位制**，我們只能儲存23位，即使資料型別為double，也只能儲存52位，這樣大家便能看出問題出現的原因了。
擷取的二進位制**已無法正確表示0.65及0.5，根據這個二進位制**肯定無法正確得到結果0.05。
如何解決這個問題？知道其根本原因後，我們知道是無法從根本上解決這個問題的，但我們可以有一些曲線救國的方法，下面列舉幾個：
1. 因為二進位制數值可以準確表示整數（可以使用整數轉換為二進位制方法驗證下），所以可以將小數乘以10或100等變成整數，然後做運算，最後再通過除以10或100等獲得結果；
2. 通過擷取結果的有效小數字數等，來取得最好的近似結果，然後在做處理。
3. 對於可以用有限長度的二進位制數值表示的十進位制數值，可以使用儲存位數大於其長度的資料型別。
解決方案正在補充中……，若各位有什麼好的方法也可以提出來！
以上解決方案需要按照使用的實際情況來決定使用哪種方法。
浮點運算結果出現誤差原因分析及解決方案
如下c float a 0.65f float b 0.6f float c a b 此時c為多少？0.05？錯誤！此時c為0.0499999523！為什麼？其根本原因是計算機所使用二進位制01 無法準確表示某些帶小數字的十進位制資料。下面我們來分析下 我們知道將乙個十進位制數值轉換為二進位制數值，...
為什麼浮點型運算結果會有誤差？
如var a 0.65 var b 0.6 console.log a b 0.05?錯 a b 0.050000000000000044為什麼？其根本原因在於計算機所使用的01 無法準確地表示某些帶小數的十進位制資料。下面我們來分析下 我們知道將乙個十進位制數值轉換為二進位制數值，需要通過下面的計...
為什麼浮點型運算結果會有誤差？
如var a 0.65 var b 0.6 console.log a b 0.05?錯 a b 0.050000000000000044 為什麼？其根本原因在於計算機所使用的01 無法準確地表示某些帶小數的十進位制資料。下面我們來分析下 我們知道將乙個十進位制數值轉換為二進位制數值，需要通過下面的...