在js中，数字是如何存储的，为啥在小数相加的时候，会出现精度不准确。如：
原因分析
我们在现实生活中，数字是以 10 进制（0，1，2，3，4，5，6，7，8，9）的形式来进行数学运算， 但是在计算机中是以 2 进制( 0，1)的数据进行存储的。那么10 进制与 2 进制是怎么进行转换的呢?
整数10进制转2进制
十进制在转二进制,将十进制的数据除以2，得出余数和商，然后继续用商来除以2，知道商为0，得到所有的余数。
例如： 将十进制的10转成二进制的数据是 1010
| 表达式 | 商 | 余数 |
| 10 / 2 | 5 | 0 |
| 5 / 2 | 2 | 1 |
| 2 / 2 | 1 | 0 |
| 1 / 2 | 0 | 1 |
然后把余数反过来读， 1010 就是 10的二进制的数据
小数 10进制 转 2 进制
将10进制的小数部分乘以2，然后判断结果的小数部分是否为0，为0结束，不为0继续乘以2
例如： 将十进制的10.25转成二进制的数据是 1010.01
| 表达式 | 积 | 小数部分 | 整数部分 |
| 0.25 * 2 | 0.5 | .5 | 0 |
| 0.5 * 2 | 1.0 | 0 | 1 |
然后把整数部分是结果自上而下获取结果 01 就是 10进制的0.25
整数2进制转10进制
二进制的整数转成十进制是，从右往左 的每个数字 乘以 2n2^{n} （n >=0 && n < 字符串长度-1），然后将每一位的和进行相加。
例如： 将二进制的 1000 010 转成十进制 66
小数2进制转10进制
二进制的小数转十进制是从小数点从左往右的每个数字乘以2−n2^{-n} （n >=1 && n <= 字符串长度-1），然后将每一位的和进行相加。
例如将1000 010.1001转成10进制的数是
回到问题: 0.1 + 0.2 这是十进制的数字，在做运算的时候需要转成二进制来进行运算。
0.1转二进制的数据如下:
| 表达式 | 积 | 小数部分 | 整数部分 |
| 0.1 * 2 | 0.2 | .2 | 0 |
| 0.2 * 2 | 0.4 | .4 | 0 |
| 0.4 * 2 | 0.8 | .8 | 0 |
| 0.8 * 2 | 1.6 | .6 | 1 |
| 0.6 * 2 | 1.2 | .2 | 1 |
| 0.2 * 2 | 0.4 | .4 | 0 |
| 0.4 * 2 | 0.8 | .8 | 0 |
| 0.8 * 2 | 1.6 | .6 | 1 |
| 0.6 * 2 | 1.2 | .2 | 1 |
… 此处是 0011无限循环,所以得出的结果是 |
0.1 转换的成二进制的小数是无限循环小数，但是我们的计算机保存的二进制的数据是有限的位数， 而 js中存储数据的长度是固定为 64位 ,所以这下明白了，为啥有的小数相加会出现问题了吧。
数字存储的方式
每种语言都有不一样的存储方式，例如： 整数法，浮点法等。但是在 js中，存储的数据的方式是使用浮点法。
浮点法存放的数字，叫做浮点数(float)，浮点数分位单精度和双精度。 JS中，使用双精度存放浮点数，来源 IEEE 754。
浮点数存储数字如下：
上图是64位的双精度浮点数，最高位是符号位S（sign），中间的11位是指数E（exponent），剩下的52位为尾数（有效数字）M（mantissa）
浮点数科学计数法 根据IEEE 754标准，任意一个浮点数的二进制都可以用如下公式进行表示：
- S为符号位：表示浮点数的正负（0代表正数，1代表负数）；
- E为指数位：存储指数，该数都会加上一个常数（偏移量），用来表示次方数（需要把二进制的数据转成十进制），长度是11位，取值范围是为0~2047。因为科学计数法中的指数是可以为负数，所以约定减去一个中间数（偏移量）1023，[0，1022] 表示为负，[1024，2047] 表示为正。；
- M为尾数位：表示有效位（尾数），超出的部分自动进1舍0，默认节省1位有效数字；
表示Infinity
现在我们知道了数字的存储方式，那么我们Infinity是怎么样表示的呢？
Infinity : 0 1111111111 0000000000……………………=Infinity 只要我们的指数最大，后面的数字是 1.00000……(此处是52个0) 那就规定是 Infinity 复制代码
表示-Infinity
同理，我们也可以知道最小的-Infinity数字的表示方式
Infinity : 1 1111111111 0000000000……………………= -Infinity 只要我们的指数最大，后面的数字是 1.00000……(此处是52个0) 前面符号位是负数，那就是规定是-Infinity 复制代码
表示NaN
还有一个就是NaN是咋样表示的呢？
Infinity : 0 1111111111 101010……………………= NaN 只要我们的指数最大(2047)，后面的尾数随便，表示的就是NaN 复制代码
表示最大数字
当我们的指数是 2046（1111111110）然后尾数全是1 那么这个就是最大的数字
1 1111111110 111111……………………（52个1） 复制代码
表示最小数字
当我们的指数为0 （0000 0000 000）， 然后尾数 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001,这个时候最小。
0 00000000000 000000000000000000000000000000000000000000000000001 复制代码
0.0000000000000000000000000000000000000000000000000001 转换成十进制特别小，所以我们就姑且 默认为 2−51 2 ^ {-51}
表示最大安全整数
那么如何表示最大的安全整数呢？（安全整数是连续的数字，就是说该数字从1到它和它的下一位存在并且是连续的）
想要是一个连续数字，那就是尾数取满，全是1， 指数来取整数
表示最小安全整数
同理，最小的安全整数我们只要保证符号位是1就行
引用
这篇文章是我找遍全网的资料，然后经过大量的测试得出的一个结果。感谢那些前辈，站在巨人的肩膀上，加油！！！
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