javascript 的浮点数运算存在精度丢失（如 `0.2 + 0.1 !== 0.3`），通过临时放大为整数再缩放虽可缓解，但并非万能解法；真正可靠的方式是结合四舍五入进行显式精度控制。
JavaScript 遵循 IEEE 754 双精度浮点数标准，导致许多十进制小数（如 0.1、0.2）无法被精确表示——它们在二进制中是无限循环小数，存储时被迫截断，从而引发计算误差。例如：
console.log(0.2 + 0.1); // 输出：0.30000000000000004
你提到的“乘以 10 再除以 10”看似奏效：
let y = (0.2 * 10 + 0.1 * 10) / 10; // 结果为 0.30000000000000004（仍可能出错！）
⚠️ 但需注意：这不是稳定可靠的修复方式。原因在于：0.2 * 10 和 0.1 * 10 在计算后仍可能残留微小误差（如 0.2 * 10 实际约为 2.0000000000000004），相加后再除以 10 并不能自动消除这些误差——它只是“碰巧”在某些简单场景（如 0.1、0.2）下因中间结果接近整数且后续浮点舍入恰好对齐而显示为 0.3，但该行为不具普适性与可预测性。
✅ 正确做法是：先放大 → 显式取整 → 再缩放。使用 Math.round() 强制将放大的值规整为最接近的整数，彻底切断误差传播链：
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let y = (Math.round(0.2 * 10) + Math.round(0.1 * 10)) / 10; // ✅ 稳定输出 0.3
document.getElementById("abc").innerHTML = "0.2 + 0.1 = " + y;? 扩展建议：
- 若需处理更多小数位（如金额保留两位），应统一放大 100 倍：
const sum = (Math.round(a * 100) + Math.round(b * 100)) / 100;
- 更健壮的方案是使用专用库（如 decimal.js）或封装成工具函数，避免重复逻辑；
- 切勿依赖 parseFloat((a + b).toFixed(1)) 等隐式字符串转换，因其在边界值（如 0.095）上可能因 toFixed 的舍入规则（四舍六入五成双）引入新偏差。
总之，浮点数精度问题的本质是二进制表示局限，任何“绕过”都需主动干预——显式舍入 + 合理缩放因子才是可控、可复现、可维护的工程实践。
