在用js做計算的時候，經常會出現下面的這些問題：
0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004
0.3 - 0.2 = 0.09999999999999998
20.123/100 = 0.201230000000000000000002
2.425*100 = 2.424999999999997 IEEE 754 64 位浮點類型
IEEE 754
IEEE 754 規定了四種表示浮點數值的方式：單精确度（32位）、雙精确度（64位）、延伸單精确度（43比特以上，很少使用）與延伸雙精确度（79比特以上，通常以80位實作）。
該标準的全稱為IEEE二進制浮點數算術标準（ANSI/IEEE Std 754-1985），又稱IEC 60559:1989，微處理器系統的二進制浮點數算術（本來的編号是IEC 559:1989）。
單精度浮點數
單精度浮點數格式是一種資料類型，在計算機存儲器中占用 4 個位元（32 bits），利用“浮點”（浮動小數點）的方法，可以表示一個範圍很大的數值。
在 IEEE 754-2008 的定義中，32-bit base 2 格式被正式稱為 binary32 格式。這種格式在 IEEE 754-1985 被定義為 single，即單精度。需要注意的是，在更早的一些計算機系統中，也存在着其他 4 位元組的浮點數格式。
定義
第 1 位表示正負，中間 8 位表示指數，後 23 位儲存有效數位（有效數位是 24 位）。
中間八位共可表示 28=256 個數，指數可以是二補碼；或 0 到 255，0 到 126 代表-127 到-1，127 代表零，128-255 代表 1-128。
有效數位最左手邊的 1 并不會儲存，因為它一定存在（二進制的第一個有效數字必定是 1）。換言之，有效數位是 24 位，實際儲存 23 位。
雙精度浮點數
雙精度浮點數（double）是計算機使用的一種資料類型。比起單精度浮點數，雙精度浮點數(double)使用 64 位（8 位元組） 來存儲一個浮點數。 它可以表示十進位制的 15 或 16 位有效數字，其可以表示的數字的絕對值範圍大約是 [2.23e-308,1.79e308]
和單精度類似，第 1 位表示正負，後 11 位為指數位，最後 52 位表示精确度（有效位數是 53 位）。
0.1/0.2的二進制位
(0.1).toString(2) === "0.000 110011001100110011001100110011001100110011001100110 1“
(0.2).toString(2) === "0.00 1100110011001100110011001100110011001100110011001101"
(0.30000000000000004).toString(2) === "0.0100110011001100110011001100110011001100110011001101"
(0.3).toString(2) === "0.010011001100110011001100110011001100110011001100110011"
是以最終 0.1 用二進制表示是 0.0001 1001 1001 1001 ...，但是我們看上面 (0.1).toString() 最後的六位 001101，正常循環應該是 001100，是以截斷之後，0.1 二進制表示的值變大了！！！。0.2 轉換為二進制表示截斷之後也變大了。
通過對比 0.1、0.2 及它們的和的二進制表示，可以發現字元串的長度變化了，但是精确度卻沒有變化，也就是從 1 開始到最後的字元串長度都是 52。
0.1 + 0.2 本來應該是長度在為 57，但是由于無法表示這樣一個數，重新從 1 開始的數字開始計數，會截斷最後的三個數字 （最後精确度為 52 或者 53 ）