JavaScript 中的浮点数计算精度问题主要源于其使用的数值表示方式。JavaScript 使用 IEEE 754 标准的双精度浮点数（64 位）来表示数字。这种表示方式在存储和计算浮点数时会引入一些精度问题，主要原因包括：
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二进制表示限制：某些十进制数在二进制中无法精确表示。例如，0.1 和 0.2 在二进制中是无限循环小数，因此在计算机中只能近似表示。这种近似会导致计算结果出现误差。
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舍入误差：在进行浮点数运算时，计算机可能会因为精度限制而进行舍入，从而导致结果不准确。例如，0.1 + 0.2 在 JavaScript 中的计算结果是 0.30000000000000004，而不是我们期望的 0.3。
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累积误差：在进行多次浮点数运算时，微小的误差可能会逐渐累积，导致最终结果与预期相差较大。
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运算顺序影响：浮点数的运算顺序可能会影响结果，因为不同的运算顺序可能会导致不同的舍入方式，从而产生不同的结果。
为了避免这些浮点数精度问题，开发者可以采取一些措施，例如：
- 使用整数进行计算（例如，将所有数值乘以 10 的幂，进行整数运算后再除以相同的幂）。
- 使用第三方库（如
decimal.js 或 big.js）来处理高精度的浮点数运算。
- 在比较浮点数时，使用一个小的容差值来判断两个数是否“足够接近”。
总之，浮点数计算精度问题是计算机科学中的一个常见问题，理解其原因和影响可以帮助开发者更好地处理相关的计算。