JavaScript中的数字存储采用IEEE 754标准的64位双精度浮点格式，能表示的范围广泛，但并非所有数值都能精确存储。最大数值是正的±1.7976931348623157 X 10^308，而最小非零值是负的5X10^-324。整数范围限于-9,007,199,254,740,992到9,007,199,254,740,992，其中的-2^53和2^53是边界值。
在进行位运算时，由于运算符限制，64位会自动转换为32位，小数部分会被截断。这可能导致精度问题，特别是通过位操作取整时存在溢出风险。例如，1.25 >> 0实际执行的是整数右移，小数部分丢失。
尽管如此，JavaScript中的浮点数运算有时会出现不精确的结果，因为小数部分可能存在无限循环，存储时只能近似。例如，1.3在二进制中不能完全精确表示，浏览器会进行进位或舍弃处理。这解释了为什么0.3 - 0.2在JavaScript中不等于0.1。
关于精度问题，JavaScript通过toPrecision和toFixed函数进行近似，但只有当数值小于2^53时，结果才是精确的。对于大数，可以借助第三方库（如bignumber.js）或等待浏览器支持Proposal BigInt来解决。
特别地，Number.MAX_VALUE和MIN_VALUE分别代表浮点数的最大和最小可存储值，但要注意，它们不代表实数范围的最小值。NaN（Not-a-Number）有特定的表示，但所有NaN在JavaScript中被视为等同。
理解这些概念有助于避免在处理数字时遇到的不期望结果，确保代码的准确性和性能。
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回答时间：2024-10-09 18:24
