前言
在公司项目中涉及到一个有大量浮点数价格计算的模块，从而引发了我一系列的思考：
计算机二进制环境下浮点数的计算精度缺失问题;
为了解决上述问题,使用了toFixed方法却出现了浮点数小数位以5结尾的四舍五入错误问题;
以此为起点，引发了我关于toFixed的一系列探索，终于找到了一些有用的信息，toFixed使用的计算规则是：
银行家舍入:所谓银行家舍入法，其实质是一种四舍六入五取偶（又称四舍六入五留双）法。
简单来说就是：四舍六入五考虑，五后非零就进一，五后为零看奇偶，五前为偶应舍去，五前为奇要进一。
正文
下面我们就来证实这个所谓的银行家舍入法，证实分为三种情况，分别以4、5、6为舍入位对toFixed的证实(以chrome为例)：
以4为舍入位：
在4结尾这种情况下toFixed表现的还算不错,并没有错误的问题。
以6为舍入位：
以6结尾这种情况下toFixed表现的也不错,并没有错误的问题。
以5为舍入位：
5后非零：
根据规则，五后非零就进一，我们证实并没有任何的问题。
以5为舍入位：
5后为零： 由于这种情况比较特殊，是toFixed方法出现计算错误的情况，所以我进行了大量的证实，且分别在常见的主流浏览器下进行了测试：
以如下测试用例为例：
chrome、firefox、safari、opera的结果如下：
0.01 0.01 0.03 0.04 0.04 0.06 0.07 0.07 0.09 0.10
ie11结果如下：
0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.10
可以看出Ie11下正常，其余浏览器下均出现错误。虽然并不完全符合银行家舍入法的规则，我认为是由于二进制下浮点数的坑导致了不完全符合该规则。
总而言之：不论引入toFixed解决浮点数计算精度缺失的问题也好，它有没有使用银行家舍入法也罢，都是为了解决精度的问题，但是又离不开二进制浮点数的环境，但至少他帮助我们找到了问题所在，从而让我们有解决方法。
解决方法
下面我提供一种通过重写toFixed的方法：
该方法的大致思路是首先找到舍入位，判断该位置是否大于等于5，条件成立手动进一位，然后通过参数大小将原浮点数放大10的参数指数倍，然后再将包括舍入位后的位数利用floor全部去掉，根据我们之前的手动进位来确定是否进位。
