js浮点金额计算精度

在js中进行以元为单位进行浮点数计算时,会产生精度问题，例如：

console.log(0.1+0.2)
结果为：0.30000000000000004

大多数编程语言计算采用的是IEEE 754 标准，那么先来看下浮点数运算产生误差的原因，拿0.1+0.2=0.30000000000000004举例。
首先，站在计算机的角度思考 0.1 + 0.2 这个问题。我们知道，能被计算机读懂的是二进制，而不是十进制，所以我们先把 0.1 和 0.2 转换成二进制看看：

0.1 => 0.0001 1001 1001 1001…（无限循环）
0.2 => 0.0011 0011 0011 0011…（无限循环）

0.1和0.2转化为二进制之后，变成了一个无限循环的数字，这在现实生活中，无限循环我们可以理解，但计算机是不允许无限循环的，对于无限循环的小数，计算机会进行舍入处理。进行双精度浮点数的小数部分最多支持 52 位，所以两者相加之后得到这么一串 0.0100 1100 1100 1100 1100 1100 1100 1100 1100 1100 1100 1100 1100 ，因浮点数小数位的限制而截断的二进制数字，这时候，我们再把它转换为十进制，就成了 0.30000000000000004。

解决办法：

var floatObj = function () {
 
        /*
         * 判断obj是否为一个整数
         */
        function isInteger(obj) {
            return Math.floor(obj) === obj
        }
 
        /*
         * 将一个浮点数转成整数，返回整数和倍数。如 3.14 >> 314，倍数是 100
         * @param floatNum {number} 小数
         * @return {object}
         *   {times:100, num: 314}
         */
        function toInteger(floatNum) {
            var ret = {times: 1, num: 0};
            if (isInteger(floatNum)) {
                ret.num = floatNum;
                return ret
            }
            var strfi = floatNum + '';
            var dotPos = strfi.indexOf('.');
            var len = strfi.substr(dotPos + 1).length;
            var times = Math.pow(10, len);
            var intNum = parseInt(floatNum * times + 0.5, 10);
            ret.times = times;
            ret.num = intNum;
            return ret
        }
 
        /*
         * 核心方法，实现加减乘除运算，确保不丢失精度
         * 思路：把小数放大为整数（乘），进行算术运算，再缩小为小数（除）
         *
         * @param a {number} 运算数1
         * @param b {number} 运算数2
         * @param op {string} 运算类型，有加减乘除（add/subtract/multiply/divide）
         *
         */
        function operation(a, b, op) {
            var o1 = toInteger(a);
            var o2 = toInteger(b);
            var n1 = o1.num;
            var n2 = o2.num;
            var t1 = o1.times;
            var t2 = o2.times;
            var max = t1 > t2 ? t1 : t2;
            var result = null;
            switch (op) {
                case 'add':
                    if (t1 === t2) { // 两个小数位数相同
                        result = n1 + n2
                    } else if (t1 > t2) { // o1 小数位 大于 o2
                        result = n1 + n2 * (t1 / t2)
                    } else { // o1 小数位 小于 o2
                        result = n1 * (t2 / t1) + n2
                    }
                    return result / max;
                case 'subtract':
                    if (t1 === t2) {
                        result = n1 - n2
                    } else if (t1 > t2) {
                        result = n1 - n2 * (t1 / t2)
                    } else {
                        result = n1 * (t2 / t1) - n2
                    }
                    return result / max;
                case 'multiply':
                    result = (n1 * n2) / (t1 * t2);
                    return result;
                case 'divide':
                    result = (n1 / n2) * (t2 / t1);
                    return result
            }
        }
 
        // 加减乘除的四个接口
        function add(a, b) {
            return operation(a, b, 'add')
        }
 
        function subtract(a, b) {
            return operation(a, b, 'subtract')
        }
 
        function multiply(a, b) {
            return operation(a, b, 'multiply')
        }
 
        function divide(a, b) {
            return operation(a, b, 'divide')
        }
 
        // exports
        return {
            add: add,
            subtract: subtract,
            multiply: multiply,
            divide: divide
        }
    }();

调用方法：

console.log(floatObj.add(0.1, 0.2));//0.3
console.log(floatObj.subtract(1.0, 0.9));//0.1
console.log(floatObj.multiply(19.9, 100));//1990
console.log(floatObj.divide(6.6, 0.2));//33

如果要求金额保留两位小数的话，最开始想法是使用toFixed(2),可是在谷歌浏览器下如果遇到例如1.535.toFixed(2)的话值为1.53，并不能进行四舍五入（很奇怪的是1.635.toFixed(2)可以，隔个单位就行，估计是和二进制存储机制有关），所以这种方法肯定不精确。

查到到的一个办法是先把浮点数转成整数，然后使用Math.round四舍五入，例如：

Math.round(totalPrice * 100) / 100
Math.round(1.535 * 100) / 100   // 成功转成1.54

文章参考：https://blog.csdn.net/qq_33237207/article/details/82109352

js浮点金额计算精度

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