console.log(0.1+0.2===0.3)// true or false??
在正常的数学逻辑思维中，0.1+0.2=0.3这个逻辑是正确的，但是在JavaScript中0.1+0.2！==0.3，这是为什么呢？这个问题也会偶尔被用来当做面试题来考查面试者对JavaScript的数值的理解程度。
在JavaScript中的二进制的浮点数0.1和0.2并不是十分精确，在他们相加的结果并非正好等于0.3，而是一个比较接近的数字 0.30000000000000004 ，所以条件判断结果为 false。
那么应该怎样来解决0.1+0.2等于0.3呢? 最好的方法是设置一个误差范围值，通常称为”机器精度“，而对于Javascript来说，这个值通常是2^-52,而在ES6中，已经为我们提供了这样一个
属性：Number.EPSILON，而这个值正等于2^-52。这个值非常非常小，在底层计算机已经帮我们运算好，并且无限接近0，但不等于0,。这个时候我们只要判断(0.1+0.2)-0.3小于
Number.EPSILON，在这个误差的范围内就可以判定0.1+0.2===0.3为true。
function numbersequal(a,b){ return Math.abs(a-b)<Number.EPSILON;
}
var a=0.1+0.2， b=0.3;
console.log(numbersequal(a,b)); //true
但是这里要考虑兼容性的问题了，在chrome中支持这个属性，但是IE并不支持(笔者的版本是IE10不兼容)，所以我们还要解决IE的不兼容问题。
Number.EPSILON=(function(){ //解决兼容性问题
return Number.EPSILON?Number.EPSILON:Math.pow(2,-52);
})();
//上面是一个自调用函数，当JS文件刚加载到内存中，就会去判断并返回一个结果，相比if(!Number.EPSILON){
// Number.EPSILON=Math.pow(2,-52);
//}这种代码更节约性能，也更美观。
function numbersequal(a,b){
return Math.abs(a-b)<Number.EPSILON;
}
//接下来再判断
var a=0.1+0.2, b=0.3;
console.log(numbersequal(a,b)); //这里就为true了
这个是二进制浮点数最大的问题（不仅 JavaScript，所有遵循IEEE 754规范的语言都是如此）。
注意：有人认为，JavaScript应该采用一种可以精确呈现数字的实现方式。一直以来出现过很多替代方案，只是都没能成为标准，以后大概也不会。这个问题看似简单，实则不
然，否则早就解决了。
问题是，如果一些数字无法做到完全精确，是否意味着数字类型毫无用处呢？答案当然是否定的。
在处理带有小数的数字时需要特别注意。很多（也许是绝大多数）程序只需要处理整数，最大不超过百万或者万亿，此时使用 JavaScript 的数字类型是绝对安全的。
