起因还是由于封装的函数库里面有一个精度计算的问题，代码如下：

const addExact(arg1, arg2) => {
    let r1, r2, m;
    try {
        r1 = arg1.toString().split('.')[1].length;
    } catch (e) {
        r1 = 0;
    }
    try {
        r2 = arg2.toString().split(".")[1].length;
    } catch (e) {
        r2 = 0;
    }
    m = Math.pow(10, Math.max(r1, r2));
    return Math.round(arg1 * m + arg2 * m) / m;
};

原理就是按照小数点做切割，然后判断最大位数，把原来的小数转成整数相加后再除，解决小数位相加精度问题。

但是，代码里面忽略了一点，在某些情况下，浮点数toString()会得到科学计数法表示的形式，而某些情况下不会,比如：

0.0004.toString(); // 0.0004
0.0000004.toString(); // 4e-7

搜索了一下，原来是有规范的：ToString Applied to the Number Type

按照规范：

0.0004：此时s是4，k是1，n是-3，所以走的是步骤8；

0.0000004：此时s是4，k是1，n是-6，所以并没有走步骤8，而是走到了步骤9，你会看到步骤9是首先是输出s，也就是4，然后输出小写字母e(LATIN SMALL LETTER E)，因为n - 1是-7，所以输出-(HYPHEN-MINUS)，然后输出abs(n - 1)，也就是7，所以加起来就是'4e-7';

简单总结一下：小数点后的0多于5个时候会默认展示科学计数法，或者小数点前的数字多于21个。

另外，又做了两次实验，假如整数 + 小数整体长度超过16位，精度就会有问题：

0.1000000000000001.toString(); //0.1000000000000001
0.10000000000000001.toString(); //0.1

所以，如果对精度什么的有要求，还是乖乖的用三方的库吧比如bignumber.js，decimal.js，big.js，math.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。

最后来一个应急的解决方案：

function toNonExponential(num) {
    var m = num.toExponential().match(/\d(?:\.(\d*))?e([+-]\d+)/);
    return num.toFixed(Math.max(0, (m[1] || '').length - m[2]));
}
toNonExponential(3.3e-7)     // "0.00000033"
toNonExponential(3e-7)       // "0.0000003"
toNonExponential(1.401e10)   // "14010000000"
toNonExponential(0.0004)     // "0.0004"

用.toExponential()将数字转化为科学记数法表示，匹配正则表达式/\d(?:\.(\d*))?e([+-]\d+)/,获取科学记数法中小数点后的字符及幂指数（e 后面的值），这样可以确定数字是几位小数，再用toFixed() 转换成数值表示。