操作系统 : CentOS7.3.1611_x64 gcc版本 :4.8.5 Python 版本 : 2.7.5 思路如下 : 1.将浮点数a通过内存拷贝,赋值给相同字节的整型数据b: 2.将b转换为网络字节序变量c并发送到服务端: 3.服务端接收c并将c转换为主机字节序变量d: 4.将整型数据d通过内存拷贝,赋值给相同字节的浮点数据e: 至此,浮点数网络传输完成. C示例代码: #define htonl64 htobe64 #define ntohl64 be64toh uint64_t h…

浮点数二分算法 编写浮点数二分,记住下面的思路,代码也就游刃有余了! 1.首先找到数组的中间值,mid=(left+right)>>1,区间[left, right]被划分成[left, mid]和[mid , right]. 2.然后通过check(mid)判断中间值是不是满足这个性质,保证落到区间里就对了,check是根据不同的题型编写的. 3.最后就能使用折半,缩小区间了,当认为区间已经很小的时候,比如<=10^-6,其实就找到了答案. 浮点数二分算法的核心 浮点数二分的本质也是边…

判断是否相等 因为一个浮点数的存储并不总是精确的,例如在经过大量计算之后可能会将3.14保存为3.1400000000001或者3.1439999999999,这时候如果直接用==来比较这两个数的话会输出错误的结果,false(C++中==只有在两个数字完全相同的情况下才判定为true).所以需要引入极小数eps来修正,只要不超出这个误差,那么就判定为true. 通常定义一个eps为常量1e-8: const double eps = 1e-8; 对应的定义判定是否相等的操作Equ: #defi…

1.在计算机中,浮点数并不同等于小数. public static void main(String[] args) { double b1 = 0.1; double b2 = 0.2; double result = b1 + b2; System.out.print(result); } 结果:0.30000000000000004 原因:计算机使用二进制来存储数据. PS. 用浮点数做条件判断时要注意.比如(while(f != 0.3)可以会一直循环). 2.浮点数中大数加小数 pub…

1.表单键盘遮挡 应用场景为一个collectionView上有多个textfield.textView供用户填写信息. 之前输入项较少时,采取的方法比较粗暴,didSelectItemAtIndexPath时,记下collectionViewCell距离屏幕底部的间距,再与键盘高度作比较,根据实际情况调整collectionView的contentOffset,但是当输入项较多时这个方法就不行了,需要计算更多collectionViewCell距离屏幕底部的间距,容易出错. <Text Pro…

JavaScript数值型类型只有数字 js只有一种数值型数据类型,不管是整数还是浮点数,js都把归为数字. typeof 17;   // “number” typeof 98.6; // “number” typeof –2.1; // “number” js中的所有数字都是双精度浮点数.是由IEEE754标准制定的64位编码数字(这个是什么东东,不知道,回头查一下吧) 那么js是如何表达整数的,双精度浮点数可以完美地表示高达53位精度的整数(没有什么概念,没处理过多大的数据,没用完过!),…

1.布尔类型 下面情况都是看出false: 布尔类型FALSE自身 整型值为0 浮点型值为0.0 空字符串,以及字符串"0" 不包含任何元素的数组 不包含任何成员变量的对象(仅PHP 4.0) 特殊类型NULL(包括尚未设定的变量) 2.浮点数 浮点数的案例: $a = 0.23456789022222988; echo $a; //0.23456789022223 这是浏览器的反映的结果,这是因为php浮点数的精度为14位有效数字 3.字符串中单引号''和双引号" &quo…

1.样例 var a = .3 - .2 //0.09999999999999998 var b = .2 - .1 //0.1 a == b //false 出现这样的原因在于 1.Javascript采用IEEE-754浮点数表示法(几乎所有现代编程语言所采用),这事一种二进制表示法,可以精确地表示1/2, 1/8,1/1024的值,而我们常用十进制的分数1//10,1/100 2.实现有无数个,但是Javascript通过浮点数的形式只能表示其中有限的个数(确切说是184377368744…

回想起刚学C语言时,我对浮点数的印象大概是"能够表示小数"的数据类型.还死记硬背过例如什么"小数用double存,用%f输出"这类的话.实际上呢,浮点数可以用这么一个公式来概括: \[ \sum_{k=-j}^i b_k×2^k\] 除了我们所熟知的,表示小数之外,它对执行涉及非常大的数字.非常接近于0的数字,以及更普遍地作为对实数运算的结果的近似值,是非常有用的. 以下摘取一些书本中的内容: 20世界80年代,每个计算机制造商都指定了自己的表示浮点数的规则,以及对…

整数类型(范围无限制) 十进制1 -1 二进制0b1 -0b1 八进制0o1 -0o1 十六进制0x1 -0x1 浮点类型(范围有限制但可忽略) 运算存在不确定尾数 :0.1+0.2!=0.3 原因:二进制表示小数可以无限接近但不能完全相同,转换过程中产生不确定小数 如何避免:浮点数键运算及比较用round()函数进行辅助 round(x, d)#对x进行四舍五入,d是截取小数位数 浮点数的科学计数法表示 <a>e<b>  # a*10^b 数值运算操作符 10/3 = 3.333…