带0-2位小数的浮点数：Number.parseFloat((x+y).toFixed(2))是否恒等于z？

加法场景：表达式始终成立 #

当x、y、z是0-2位小数，且x+y的十进制精确等于z，同时数值在Number.MIN_VALUE到Number.MAX_VALUE范围内时，Number.parseFloat((x+y).toFixed(2)) == z始终成立。

原因在于：0-2位小数的十进制数转换为双精度浮点数时，误差量级仅为1e-16级别，远小于toFixed(2)舍入的最小步长0.005。x+y的浮点计算结果与真实十进制值z的差距极小，toFixed(2)会正确将其舍入到z的两位小数形式，转换为Number后与z完全相等。

减法场景：表达式始终成立 #

与加法逻辑完全一致：x-y的浮点计算误差同样远小于0.005，toFixed(2)会精准舍入到十进制结果z的两位小数形式，最终转换后与z相等。

乘法场景：表达式始终成立 #

即使x*y的浮点结果存在精度误差，误差量级仍远小于0.005。toFixed(2)的舍入规则会将结果修正为z的两位小数形式，转换为Number后与z相等。

示例代码：

console.log(0.3 * 0.3); // 输出0.08999999999999999
console.log(Number.parseFloat((0.3*0.3).toFixed(2)) == 0.09); // 输出true

除法场景：表达式始终成立 #

排除除以0的情况后，x/y的浮点计算误差同样远小于0.005，toFixed(2)会正确舍入到十进制结果z的两位小数形式，转换后与z相等。

示例代码：

console.log(0.06 / 0.2); // 输出0.29999999999999993
console.log(Number.parseFloat((0.06/0.2).toFixed(2)) == 0.3); // 输出true

不存在不成立的情况 #

所有符合前提条件的场景下，该表达式均成立。因为0-2位小数的数值在双精度浮点数中的精度误差远不足以触发toFixed(2)舍入到错误的两位小数结果。

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