Question

注意：我没有询问Is floating point math broken?，因为我询问带有整数值的数字+带有十进制而不是十进制数字+十进制数字的另一个十进制数字。

例如，10.0 + 0.1生成一个带有舍入误差的数字，10.1生成另一个带有舍入误差的数字，我的问题是，10.0 + 0.1生成相同的误差量为10.1，以便10.0 + 0.1 === 10.1变得相等真的吗？

更多示例：

10.0+0.123 === 10.123
2.0+4.68===6.68

通过测试它们是正确的，第一个数字是10.0和2.0，它们是整数值。整数+硬编码浮点数（相同符号）是否恰好等于硬编码的预期浮点数？或者换句话说，a.0 + b.cde是否恰好等于（a + b）.cde（其中a，b，c，d，e是硬编码的）？

Answer 1

没有。 JavaScript只有浮点数。这是一个失败的案例。

10000.333333333333 + 1.0 // 10001.333333333332

Answer 2

将一个整数值添加到浮点值通常不会产生等于精确数学结果的结果。一个反例是10 + .274 === 10.274评估为假。

您应该明白，在10.0+0.123 === 10.123中，您没有将添加.123到10的结果与10.123进行比较。这段代码的作用是：

将“10.0”转换为二进制浮点数，产生10。
将“0.123”转换为二进制浮点数，产生0.1229999999999999982236431605997495353221893310546875。
添加以上两个，产生10.1229999999999993320898283855058252811431884765625。（注意，这个结果不是精确的总和;它已四舍五入到最接近的可表示值。）
将“10.123”转换为二进制浮点数，产生10.1229999999999993320898283855058252811431884765625。
比较后两个值。

因此，比较返回true的原因不是因为加法没有舍入误差，而是因为左边的舍入误差恰好等于右边的舍入误差。（注意：将包含小数的字符串转换为二进制浮点数是一种数学运算。当数学结果不能完全表示时，会产生最接近的可表示值。这种差异称为舍入误差。）

如果您尝试10 + .274 === 10.274，您会发现它们有所不同：