前端累加计算浮点数时出现精度丢失问题解决方法

在计算机中，实数（小数）通常使用二进制浮点数格式存储和计算。这种格式遵循IEEE 754标准，它允许计算机以一种标准化的方式表示和处理实数。然而，二进制浮点数并不能精确地表示所有十进制小数，尤其是那些在十进制下具有无限循环的小数。这是因为二进制系统和十进制系统之间的转换并不总是精确的。

例如，十进制的分数0.1在二进制中是一个无限循环小数，无法被精确表示。当计算机尝试存储这样的数值时，它会被近似到最接近的可表示的二进制浮点数，这可能导致微小的误差。当进行数学运算时，这些误差可能会累积并反映在结果中。

解决方法：通过将数值放大到一个整数域来进行中间计算，从而避免了浮点数运算的不精确性（扩展精度累加）

const addNum = (arr: []) => {
  let sum = arr.reduce((pre, v) => {
    return pre + v * 10000;
  }, 0);
  return sum / 10000;
};

具体到你的函数中，它通过将数组中的每个元素乘以 10000（一个较大的整数）来实现这一点。这样做的目的是将每个元素转换成一个更大的数，使得它们在内部计算中可以被视为整数。由于整数运算在计算机中是精确的，这避免了浮点数加法中常见的舍入误差。

函数的步骤如下：

1. 将每个数组元素乘以 10000，得到一个放大版的值。
2. 使用 reduce 方法将这些放大的值相加，得到一个同样放大的总和。
3. 最后，将这个放大的总和除以 10000，还原回原始的比例。

然而，需要注意的是，这种方法并不总是能完全消除所有精度问题，尤其是当数字非常大或非常接近时。此外，如果操作数的范围超出了JavaScript中整数能够精确表示的范围（对于JavaScript ES6及更高版本，这个范围是 -2^53 到 2^53 之间的整数），那么仍然可能遇到精度问题。

最后，虽然这种方法在某些情况下有效，但在涉及到更复杂的数学运算时，可能需要使用专门的数学库，如 decimal.js 或者 bignumber.js，这些库提供了更强大的高精度算术支持。