概要

JavaScript可能是世界上最流行的客户端语言，但它远非完美，也不是没有怪癖。Juan Diego Rodriguez研究了几个“荒谬的”JavaScript怪癖，并解释了它们是如何进入语言的，以及如何在自己的代码中避免它们。

特性 

为什么JavaScript有这么多怪癖!? 

例如：

• 为什么0.2 + 0.1等于0.30000000000000004?
• 为什么"" == false "的值为真?

JavaScript中有很多令人难以置信的决定，看起来毫无意义;有些是误解，而另一些则是设计上的直接失误。无论如何，了解这些奇怪的东西是什么以及它们为什么出现在语言中是值得的。我将分享我所认为的关于JavaScript的一些最奇怪的事情，并解释它们的意义。 

0.1 + 0.2和浮点格式

我们中的许多人都嘲笑JavaScript，在主机上编写0.1 + 0.2，却发现它无法得到0.3，而是一个有趣的0.30000000000000004值。

 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004

许多开发人员可能不知道的是，这种奇怪的结果并不是JavaScript的错!JavaScript只是遵循IEEE浮点算术标准，几乎所有其他计算机和编程语言都使用该标准来表示数字。 

浮点算术到底是什么呢?

计算机必须表示各种大小的数字，从行星之间的距离到原子之间的距离。在纸上，很容易写下一个大的数字或一个小的数量，而不用担心它会占用多少空间。计算机没有这种奢侈，因为它们必须将各种数字保存为二进制和内存中的一小块空间。

以8位整数为例。在二进制中，它可以保存0到255之间的整数。 

这里的关键字是整数。它不能表示它们之间的任何小数。为了解决这个问题，我们可以在8位的某个地方添加一个虚数小数点，这样小数点前的位就用来表示整数部分，其余的用来表示小数部分。因为这个点总是在同一个虚位上，所以它被称为定点小数。但是它带来了很大的代价，因为范围从0到255正好减少到0到15.9375。 

更高的精度意味着牺牲射程，反之亦然。我们还必须考虑到计算机需要满足大量不同需求的用户。如果测量值有一点点偏差，比如百分之一厘米，建桥的工程师不会太担心。但是，另一方面，同样的百分之一厘米最终可能会花费更多的钱来制造一个微芯片。所需的精度是不同的，错误的后果也会有所不同。 

另一个需要考虑的问题是数字存储在内存中的大小，因为将长数字存储在兆字节这样的大小是不可行的。

浮点格式的产生是由于需要精确而高效地表示大小数量。它分为三个部分:

1. 表示数字是正还是负的单个位(0表示正，1表示负)。
2. 包含数字的数字的有效尾数。
3. 指数指定相对于尾数开头的十进制(或二进制)点的位置，类似于科学记数法的工作原理。因此，点可以移动到任何位置，因此是浮点数。

8位浮点格式可以表示0.0078到480(及其负数)之间的数字，但请注意，浮点表示不能表示该范围内的所有数字。这是不可能的，因为8位只能表示256个不同的值。不可避免地，许多数字不能准确地表示。山脉上有一些缺口。当然，计算机使用更多的位来提高精度和范围，通常使用32位和64位，但不可能准确地表示所有的数字，如果考虑到我们获得的范围和我们节省的内存，这是一个很小的代价。

确切的动态要复杂得多，但现在，我们只需要理解，虽然这种格式允许我们在很大范围内表达数字，但当它们变得太大时，它会失去精度(可表示值之间的差距变得更大)。例如，JavaScript数字以双精度浮点格式表示，即每个数字在内存中以64位表示，剩下53位表示尾数。这意味着JavaScript只能安全地表示-(253 - 1)和253 - 1之间的整数，而不会失去精度。超过这个数，算术就没有意义了。这就是为什么我们有这个数字。MAX_SAFE_INTEGER静态数据属性，表示JavaScript中的最大安全整数，即(253 - 1)或9007199254740991。 

但是0.3明显低于MAX_SAFE_INTEGER阈值，那么为什么我们不能在添加0.1和0.2时得到它呢?浮点格式难以处理一些小数。这不是浮点格式的问题，但肯定是任何数字系统的问题。

为了理解这个，我们把1 / 3表示成以10为底。 

0.3

0.33

0.3333333 [...]

不管我们试着写多少个数字，结果永远不会正好是三分之一。同样地，我们也不能精确地用2进制或二进制表示一些小数。以0.2为例。我们可以把它写成以10为基底的形式，但如果我们把它写成二进制的话，最后会得到一个循环的1001，它是无限重复的。 

0.001 1001 1001 1001 1001 1001 10 [...]

显然，我们不能有一个无限大的数字，所以在某些时候，尾数必须被截断，使得在这个过程中不失去精度是不可能的。如果我们尝试将0.2从双精度浮点数转换回10进制，我们将看到内存中保存的实际值: 

0.200000000000000011102230246251565404236316680908203125

 不是0.2!我们不能表示大量的小数值——不仅在JavaScript中，而且在几乎所有的计算机中。那么为什么运行0.2 + 0.2可以正确地计算出0.4呢?在这种情况下，不精度非常小，Javascript会将其舍入(在第16位小数处)，但有时不精度足以逃避舍入机制，就像0.2 + 0.1的情况一样。如果我们尝试将0.1和0.2的实际值相加，就可以看到下面发生了什么。

这是写入0.1时保存的实际值:

0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625 

如果我们手动将0.1和0.2的实际值加起来，我们将看到罪魁祸首: 

0.3000000000000000444089209850062616169452667236328125 

该值四舍五入为0.30000000000000004。您可以检查保存在float.exposed中的实际值。 

总结 

浮点数有其众所周知的缺陷，但它的优点大于缺点，它是世界各地的标准。从这个意义上说，当所有现代系统在不同架构中都给我们相同的0.30000000000000004结果时，这实际上是一种解脱。这可能不是你期望的结果，但这是一个你可以预测的结果。