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准备写几篇比较硬核的文章来说说 Javascript 中二进制相关的基础知识。这是第一篇 《IEEE-754 标准和浮点数运算》，通读全文你可以掌握 Number 在 Javascript 中是如何存储的，Number.MAX_SAFE_INTERGE 是怎么来的，以及非常常见的面试题，为什么 0.1 + 0.2 !== 0.3。
Javascript 是怎么存储数字的 —— IEEE-754 标准
JavaScript 的数字是 IEEE-754 标准存储的双精度浮点数类型。双精度浮点数总共有 64 位（bit），第一位用于表示符号，接着十一位用于表示阶码，剩余的五十二位用于表示尾数。
符号位很好理解，0 表示正数，1 表示负数。阶码和尾数表示什么呢？IEEE-754 标准中，一个浮点数将被使用二进制科学计数法的方式存储。看下面的公式：
阶码（exponent）
表示的是二的多少次方，范围是 -1024~1023
阶码是使用 移码 表示法存储的（维基百科中文上说阶码使用的是补码表示法，是错误的，不信你看英文版），偏移值为 +1023，也就是在阶码运算时需要在二进制运算的基础上，手动减去 1023 才是真正表达的值。
01111111111 // 0
10000000000 // 1
11111111110 // 1023
00000000000 // -1024尾数 (mantissa)
你可能注意到了，根据公式尾码表示的是小数点后面的部分，整数部分永远是 1。这是因为对于任意一个非零数字，第一位有效数字肯定是 1 嘛。所以标准规定，第一个 1 不需要存。
首先，尾码存的是二进制小数的部分，我们需要先弄清楚二进制是怎么表示小数的？
先看十进制的小数是怎么算的：
(0.625)10 = 0 + 6 * 10^-1 + 2 * 10^-2 + 5*10^-3可以看到十进制小数点后第 n 个数字是该数字乘以基数（10）的 -n 次方，二进制格式也是一样的道理，只是基数变成 2。
(0.101)2 => 0 + 2^-1 + 2^-3 => 十进制的 1/2 + 1/8 = 0.625第二个问题，永远有个隐藏的 1，那数字 0 是怎么表示呢？由于阶码表示的是二的多少次方，所表示的数字非常大，大到隐藏的 1 可以忽略不计。根据标准 0 的二进制形式为：
0 00000000000 0000000000000000000000000000000000000000000000000000换算成十进制为 2^-1024 * 1.0，是一个小到可以忽略不计的极小值。
Number.MAX_SAFE_INTEGER 是怎么来的
尾数位数决定了最大的整数范围，在做数值运算时，我们会要求数值以及运算结果必须不能超出 -Number.MAX_SAFE_INTEGER ~ Number.MAX_SAFE_INTEGER 的范围。
首先这个范围是怎么来的，尾数总共 52 位，加上不存的 1 总共 53 位，所能表达的最大值是 53 位全是 1。
111...111(53 个 1) = 1000...000(53 个 0) - 1 也就是 2^53 - 1。
超出范围的时候发生了什么？尾码只有 52 位，放不下的部分就溢出了呗，这时候 UnSafe 的情况就出现了。看下面的例子：
9007199254740992 的二进制形式为：
0 10000110100 0000000000000000000000000000000000000000000000000000而 9007199254740993 的二进制形式也是！！！：
0 10000110100 0000000000000000000000000000000000000000000000000000所以如果拿这两个数字判断是否相等，结果当然是 true！！！
同样的问题还会发生在小数运算，最常见的问题，也是常被拿出来放在面试过程问的，为什么 0.1 + 0.2 !== 0.3。
0.1 + 0.2 !== 0.3
看一下计算机是怎么存储十进制的 0.1 的。
如果是整数，十进制转二进制我们是通过除二取余，十进制 15 转二进制的过程：
15 % 2 === 1, 15 => 7
7 % 2 === 1, 15 => 3
3 % 2 === 1, 3 => 1
1 % 2 === 1, 1 => 0得到 15 的二进制形式 1111。小数部分的计算规则和整数不一样，使用的方式是乘二取整法，小数 0.125 转成二进制的过程：
0.125 * 2 => 0.25, 0
0.25 * 2 => 0.5, 0
0.5 * 2 => 1, 1十进制 0.125 的二进制形式是 0.001 （2^-3）。
掌握了小数的二进制表示法，来看一下十进制 0.1 用二进制怎么表示。
0.1 * 2 => 0.2, 0
0.2 * 2 => 0.4, 0
0.4 * 2 => 0.8, 0
0.8 * 2 => 1.6, 1
0.6 * 2 => 1.2, 1
0.2 * 2 => 0.4, 0
...可以看到，0.1 用二进制表示为 0.00011001100110011...， 出现了 0011 的无限循环，第一个有效数字1出现在小数点后第四位，把它往前移动四位，阶码为 -4，符号位为 0，合在一起就得到 0.1 的二进制形式：
0 01111111011 10011001100110011001100110011001100110011001100110100.2 是 0.1 的两倍，尾码保持不动，阶码 + 1，得到 0.2 的二进制形式：
0 01111111100 1001100110011001100110011001100110011001100110011010到这里，我们知道了，数字 0.1，0.2 在计算机里表示的时候，本身就存在精度丢失（本来无限循环的数字被截断了）。再拿这两个数做加法，看看会是什么结果。
0.2 的阶码比 0.1 的阶码大一，我们把 0.1 的尾码右移一位，阶码减 1，让两个数的阶码保持一致。
0 01111111100 0.1100110011001100110011001100110011001100110011001101
0 01111111100 1.1001100110011001100110011001100110011001100110011010现在阶码相同了，尾数相加得到：
0 01111111100 0.1100110011001100110011001100110011001100110011001101
+ 0 01111111100 1.1001100110011001100110011001100110011001100110011010
= 0 01111111100 10.0110011001100110011001100110011001100110011001100111把运算结果按照 IEEE-754 标准格式化，需要向右移动一位，阶码加一。但这时候发现，最后一个 1 放不下了，需要舍弃，根据标准当要舍弃一位数时，需要进行0舍1入。如果被舍弃的是 0 什么都不用做，如果被舍弃的是1，则需要补回来。
0 01111111101 0011001100110011001100110011001100110011001100110011 1（1 多出，需要舍弃）
0 01111111101 0011001100110011001100110011001100110011001100110100 （补 1）于是，我们得到了 0.1 + 0.2 的运算结果。
0 01111111101 0011001100110011001100110011001100110011001100110100再来，使用乘2取整的方法，算一下 0.3 的二进制是怎么表示的。
0.3 * 2 => 0.6, 0
0.6 * 2 => 1.2, 1
0.2 * 2 => 0.4, 0
0.4 * 2 => 0.8, 0
0.8 * 2 => 1.6, 1
0.6 * 2 => 1.2, 1
...一样出现了循环 0011，第一个数字 1 出现在第二位，尾码往前移动两位，阶码为 -2。所以 0.3 的二进制形式如下：
0 01111111101 0011001100110011001100110011001100110011001100110011和 0.1 + 0.2 的运算结果确实不相等，至此我们总算搞明白了，在浮点数运算过程中的误差问题。总结一下就是，小数在计算机的存储过程中本身就存在精度丢失的问题，然后尾数的位数总共只有 52 位，放不下时会被丢弃，并按照 舍0补1 来弥补导致最终运算结果不相等。
总结
这篇文章到这里就结束了，水平有限难免有纰漏，欢迎纠错。下一篇文章来讲讲 Javascript 中的位运算。
补充：浮点数运算误差不是 JavaScript 特有，所有遵循 IEEE-754 标准的实现都存在同样的问题。