https://stackoverflow.com/questions/42738640/division-in-ethereum-solidity/42739843 pragma solidity ^; contract Divide { function percent(uint numerator, uint denominator, uint precision) public constant returns(uint quotient) { // caution, check saf…

在ACM中,精度问题非常常见.其中计算几何头疼的地方一般在于代码量大和精度问题,代码量问题只要平时注意积累模板一般就不成问题了.精度问题则不好说,有时候一个精度问题就可能成为一道题的瓶颈,让你debug半天都找不到错误出在哪. 1.浮点数为啥会有精度问题: 浮点数(以C/C++为准),一般用的较多的是float, double. 占字节数 数值范围 十进制精度位数 float 4 -3.4e-38-3.4e38 6~7 double 8 -1.7e-308-1.7e308 14~15 如果内存不…

将精度高的浮点数转换成精度低的浮点数. 1.round()内置方法 这个是使用最多的,刚看了round()的使用解释,也不是很容易懂.round()不是简单的四舍五入的处理方式. For the built-in types supporting round(), values are rounded to the closest multiple of 10 to the power minus ndigits; if two multiples are equally close, roun…

复现与概述 当JS在进行浮点数运算时可能产生丢失精度的情况: 从肉眼可见的程度上观察,发生精度丢失的浮点数是没有规律的,但该浮点数丢失精度的问题会100%复现.经查阅,这个问题要追溯至浮点数的二进制存储方式,然而就高数而言,无限接近1的0.999999-和1是等价的,1 / ∞ ≈ 0 同理,在二进制中也同样存在这一情况. 找到原因 现在寻找浮点数的精度丢失问题跟二进制存储到底存在什么联系. JavaScript引擎 - v8核心代码中,对于小数存储位双精度浮点,即64位保存的,但是这64位又分…

本文分为三个部分 JS 数字精度丢失的一些典型问题 JS 数字精度丢失的原因 解决方案(一个对象+一个函数) 一.JS数字精度丢失的一些典型问题 1. 两个简单的浮点数相加 0.1 + 0.2 != 0.3 // true Firebug 这真不是 Firebug 的问题,可以用alert试试 (哈哈开玩笑). 看看Java的运算结果 再看看Python 2. 大整数运算 9999999999999999 == 10000000000000001 // ? Firebug 16位和17位数竟然相…

http://www.cnblogs.com/acsmile/archive/2011/05/09/2040918.html 计算几何头疼的地方一般在于代码量大和精度问题,代码量问题只要平时注意积累模板一般就不成问题了.精度问题则不好说,有时候一个精度问题就可能成为一道题的瓶颈,简直“画龙点睛”.这些年的题目基本是朝着越来越不卡精度的方向发展了,但是也不乏一些%^&%题#$%$^,另外有些常识不管题目卡不卡,都是应该知道的.今天我就开膛回顾下见过且还有印象的精度问题,由于本人见识和记忆均有限,望…

最近遇到个比较奇怪的问题,js函数里传参,传一个位数比较大,打印arguments可以看到传过来的参数已经改变. 然后查了一下,发现确实是js精度丢失造成的.我的解决方法是将数字型改成字符型传输,这样就不会造成精度丢失了.如下图: JS 数字丢失精度的原因 计算机的二进制实现和位数限制有些数无法有限表示.就像一些无理数不能有限表示,如 圆周率 3.1415926...,1.3333... 等.JS 遵循 IEEE 754 规范,采用双精度存储(double precision),占用 64 bi…

基础 浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64 bit)表示的.提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数.和C语言里面的double类型相同.Python不支持32bit的单精度浮点数.如果程序需要精确控制区间和数字精度,可以考虑使用numpy扩展库. Python 3.X对于浮点数默认的是提供17位数字的精度. 关于单精度和双精度的通俗解释: 单精度型和双精度型,其类型说明符为float 单精度说明符,double 双精度说明符.在Turbo C中单精度型占4个字节(32位)内存空间…

Java™语言规范第 5 版向 java.lang.Math和 java.lang.StrictMath添加了 10 种新方法,Java 6 又添加了 10 种.这个共两部分的系列文章的 第 1 部分介绍了很有意义的新的数学方法.它提供了在还未出现计算机的时代中数学家比较熟悉的函数.在第 2 部分中,我主要关注这样一些函数,它们的目的是操作浮点数,而不是抽象实数. 就像我在 第 1 部分中提到的一样,实数(比如 e或 0.2)和它的计算机表示(比如 Java double)之间的区别是非常重要的…

这篇文章主要是参考MJP的“Attack of The Depth Buffer”,测试不同格式下depth buffer的精度. 测试的depth buffer包含两类: 一是非线性的depth buffer,存储着perspective z(也就是最常用的,透视投影后归一化的z/w的buffer),二是线性的depth buffer,存储着view space z(这里的线性指的是在view space 中是否线性).测试的格式包括16位浮点数,32位浮点数,16位定点数,还有最常用的24位…