0.30000000000000004

首先要说的是，这并不是编程语言的bug，而是十进制转换二进制后无限循环小数的精度问题，其他编程语言也有这种情况，有人专门建了一个网站来收录：http://0.30000000000000004.com/ 。

把小数装入计算机，总共分几步？

转换成二进制
用科学计数法表示
表示成IEEE 754格式

浮点数的二进制表示

十进制小数转化为二进制小数采用“乘2取整，顺序排列”的方法。

0.1 的表示是什么?

0.1 * 2 = 0.2 整数部分取 0
0.2 * 2 = 0.4 整数部分取 0
0.4 * 2 = 0.8 整数部分取 0
0.8 * 2 = 1.6 整数部分取 1
0.6 * 2 = 1.2 整数部分取 1
0.2 * 2 = 0.4 整数部分取 0
…

所以0.1 的二进制表示是 0.0001100110011……（无限循环小数）。

如果你仔细观察下会发现：

0.1 到 0.9 的 9 个小数中，只有 0.5 可以用二进制精确的表示。

这就引出了一个问题，计算机是无法精确存储一些小数的。

浮点数的二进制存储

IEEE 754将双精度浮点数的64 bit规定为 3 部分：

第一位符号位
11位存储指数部分
剩下52位存储尾数部分

因此我们用IEEE 754规范来计算一下 0.1 + 0.2 吧！

十进制0.1

=> 二进制0.00011001100110011…(循环0011)
=> 尾数为1.1001100110011001100…1100（共52位，除了小数点左边的1），指数为-4（二进制移码为00000000010）,符号位为0
=> 最终存储为：0（符号位） 00000000100（11位指数） 10011001100110011…11001（52位尾数）

十进制0.2

=> 二进制0.0011001100110011…(循环0011)
=> 尾数为1.1001100110011001100…1100（共52位，除了小数点左边的1），指数为-3（二进制移码为00000000011）,符号位为0
=> 最终存储为：0（符号位） 00000000011（11位指数） 10011001100110011…11001（52位尾数）

两者相加：

0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001 +

0.00110011001100110011001100110011001100110011001100110011 =

0.01001100110011001100110011001100110011001100110011001100

转换成10进制之后得到：0.30000000000000004。

BTW

如果开发一套货币系统，那货币的金额一定要是 “ 1 分钱” 的整数倍，而不是有 “ 0.01 元” 这样的数据，所有的数据都要用整型表示，显示的时候再加上小数点，否则便会出现麻烦。