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当巨头都无法左右自己命运的时候，跟随者们能否在元宇宙江湖里独善其身?并不着急回答这样的问题，尝试对浩浩荡荡的“羊群”进行分类的话，即使是跟着跑的羊群，也有着各自不同的小心思。

其中有疯狂的投机者。

曾经有机构统计，1998年到1999年期间有63家公司将名字改成网络相关，仅在改名前后的十天时间里，股价就平均增长了125%。元宇宙时代也是如此，不少券商梳理了一份份所谓的“元宇宙”概念股，名单远不止几十家，甚至有企业只是在财报会议上指出“将要发展元宇宙相关业务”，就被划入概念股的行列。

首先考虑的是如何解决浮点数运算的精度问题，有 3 种思路：

• 考虑到每次浮点数运算的偏差非常小(其实不然)，可以对结果进行指定精度的四舍五入，比如可以parseFloat(result.toFixed(12));

• 将浮点数转为整数运算，再对结果做除法。比如0.1 + 0.2，可以转化为(1*2)/3。

• 把浮点数转化为字符串，模拟实际运算的过程。

先来看第一种方案，在大多数情况下，它可以得到正确结果，但是对一些极端情况，toFixed 到 12 是不够的，比如：

210000 * 10000  * 1000 * 8.2    // 17219999999999.998parseFloat(17219999999999.998.toFixed(12));    // 17219999999999.998，而正确结果为 17220000000000

上面的情况，如果想让结果正确，需要 toFixed(2)，这显然是不可接受的。

再看第二种方案，比如 number-precision 这个库就是使用的这种方案，但是这也是有问题的，比如：

// 这两个浮点数，转化为整数之后，相乘的结果已经超过了 MAX_SAFE_INTEGER123456.789 * 123456.789     // 转化为 (123456789 * 123456789)/1000000，结果是 15241578750.19052

所以，最终考虑使用第三种方案，目前已经有了很多较为成熟的库，比如 bignumber.js，decimal.js，以及big.js等。我们可以根据自己的需求来选择对应的工具。并且，这些库不仅解决了浮点数的运算精度问题，还支持了大数运算，并且修复了原生toFixed结果不准确的问题。

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