本文使用C++语言书写,对于C的小伙伴们,如果编译不通过的话--就说明C里面没有这个内容,可以跳过 通常来说,我们书写程序主要只用整形变量 (signed/unsigned) (long/long long/short) int a; 但是有时候,我们又需要一些小数运算. 所以就会出现 float b; double c; long double d; 至于具体使用方法--自行度娘.这里需要注意一下浮点数是有精度的 计算机中的数据是用二进制存储的. 十进制小数怎么转换为二进制小数呢? 举个栗子

基础知识回顾: BigDecimal.setScale()方法用于格式化小数点setScale(1)表示保留一位小数,默认用四舍五入方式 setScale(1,BigDecimal.ROUND_DOWN)直接删除多余的小数位,如2.35会变成2.3 setScale(1,BigDecimal.ROUND_UP)进位处理,2.35变成2.4 setScale(1,BigDecimal.ROUND_HALF_UP)四舍五入,2.35变成2.4 setScaler(1,BigDecimal.ROUND

接下来要做一个linux下的程序了. 下载linux version     fbx sdk tar zxvf ...gz 按照安装说明 提升权限并没什么用 还是,cannot execute binary file 感觉是版本的问题,也就是说我要用f extension bx sdk这个版本 是dll的 vs跑完用mingw windows + vs2013用的肯定是 febx sdk windows version mingw 下面,据说那只是gcc而不意味着 linux所以...也许还是要

理解JavaScript的浮点数 大多数编程语言都有几种数值型数据类型,但是JavaScript却只有一种.你可以使用typeof 运算符查看数字的类型.不管是整数还是浮点数,JavaScript都将它们简单地归类为数字. typeof 17; //number typeof 98.6; //number typeof -21.3; //number 事实上,JavaScript中所有的数字都是双精度浮点数.这是由IEEE754标准制定的64位编码数字--即"doubles".如果这一

这题真的太神辣,%了一发题解,原来还能这么搞QWQ 设\(A_{i,j}\)表示不加任何限制时,第\(i\)个格子会出现权值为\(j\)的史莱姆的概率,则有: \[A_{i,j}=A_{i,j-1}*A_{i-1,j-1}\] 再设\(B_{i,j}\)表示第一个放置的史莱姆权值为\(2\)时(之后放置的史莱姆不管),第\(i\)个格子会出现权值为\(j\)的史莱姆的概率,则有: \[B_{i,j}=B_{i,j-1}*A_{i-1,j-1}\] 好的现在就可以求第\(i\)个格子刚好会出现权值

计算价格, java中浮点数精度丢失的解决方案

Java 浮点数精度丢失 问题引入 昨天帮室友写一个模拟发红包抢红包的程序时,对金额统一使用的 double 来建模,结果发现在实际运行时程序的结果在数值上总是有细微的误差,程序运行的截图: 输入依次为:红包个数,抢红包的人数,选择固定金额红包还是随机金额红包,每个红包的金额(此例只有一个红包). 注意到程序最后的结果是有问题的,我们只有一个金额为 10 的红包,一个人去抢,所以正确结果应该为这个人抢到了 10 RMB. 为了使问题更加明显,我们测试一个更加简单的例子: public class

一.前言 前段时间用.Net Entity Framework core搭建框架,需要配置浮点数的精度,发现.Net Entity Framework core 并没有HasPrecision方法.在网上查找资料也比较少,最后通过官方文档说明,尝试使用HasColumnType配置浮点数精度成功. 二.HasColumnType官方文档说明 文档连接: https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/api/microsoft.entityframeworkcor

浮点数python默认是17位精度,也就是小数点后16位(16位以后的全部四舍五入了),虽然有16位,但是这个精度越往后越不准. 如果有特殊需求,需要更多的精度,可以用decimal模块,通过更改其里面getcontext()函数里面的prec参数,来决定你想要的浮点数精度. from decimal import Decimal from decimal import getcontext work_context = getcontext() work_context.prec = 100

问题 WebGL浮点数精度最大的问题是就是因为js是64位精度的,js往着色器里面穿的时候只能是32位浮点数,有效数是8位,精度丢失比较严重. 这篇文章里讲了一些处理方式,但是视坐标这种方式放在我们的场景里不适用 http://www.yanglajiao.com/article/baidumap2018/80270150     分析 在基础底图中,所有的要素拿到的都是瓦片里面的相对坐标,坐标范围在0-256之间.在每次渲染时都会重新实时计算瓦片相对中心点的一个偏移来计算瓦片自己的矩阵,这种情

js中进行数字计算时候,会出现精度误差的问题.先来看一个实例: console.log(0.1+0.2===0.3);//false console.log(0.1+0.1===0.2);//true 上面第一个的输出会超出我们的常识,正常应该为true,这里为什么会是false呢,直接运行会发现0.1+0.2在js中计算的结果是: console.log(0.1+0.2);//输出0.30000000000000004 这对于浮点数的四则运算(加减乘除),几乎所有的编程语言都会出现上面类似的精

Python的浮点数损失精度问题(转) 一个简单的面试题: >>>0.1+0.1+0.1 0.2 >>>0.1+0.1+0.1 0.30000000000000004 >>>0.1+0.1+0.1-0.3 5.551115123125783e-17   下面一个简单的例子: a = 0.0 for i in range(10): print(a) a+=0.1 结果: 打印0.1 连续相加10次,会显示不同的值,既是精度损失造成的.   另外一个问题:

Python numpy 浮点数精度问题 在复现FP(fictitious play, Iterative solution of games by fictitious play-page393)算法的时候,迭代到中间发现没法复现paper里的结果,发现是numpy矩阵运算浮点数精度的问题. 具体问题 矩阵和向量相乘 \[\begin{pmatrix} 3 & 1 & 1 & 1 \end{pmatrix} \times \begin{pmatrix} 3 & 1.1 &

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

Quoit Design Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 47104    Accepted Submission(s): 12318 Problem Description Have you ever played quoit in a playground? Quoit is a game in which fla

大多数语言在处理浮点数的时候都会遇到精度问题,但是在JS里似乎特别严重,来看一个例子 alert(45.6*13); 结果居然是592.800000000001,当然加法之类的也会有这个问题 那这是js的错误吗? 当然不是,你的电脑做着正确的二进制浮点运算,但问题是你输入的是十进制的数,电脑以二进制运算,这两者并不是总是转化那么好的,有时候会得到正确的结果,但有时候就不那么幸运了 alert(0.7+0.1);//输出0.7999999999999999 alert(0.6+0.2);//输出0

由于对float或double 的使用不当,可能会出现精度丢失的问题.问题大概情况可以通过如下代码理解: public class FloatDoubleTest { public static void main(String[] args) { float f = 20014999; double d = f; double d2 = 20014999; System.out.println("f=" + f); System.out.println("d=" 

转自:http://talentluke.iteye.com/blog/1767138 大多数语言在处理浮点数的时候都会遇到精度问题,但是在JS里似乎特别严重,来看一个例子 alert(45.6*13); 结果居然是592.800000000001,当然加法之类的也会有这个问题 那这是js的错误吗? 当然不是,你的电脑做着正确的二进制浮点运算,但问题是你输入的是十进制的数,电脑以二进制运算,这两者并不是总是转化那么好的,有时候会得到正确的结果,但有时候就不那么幸运了 alert(0.7+0.1)

Python中,浮点数运算,经常会碰到如下情况: 出现上面的情况,主要还是因浮点数在计算机中实际是以二进制保存的,有些数不精确.比如说: 0.1是十进制,转化为二进制后它是个无限循环的数:0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001100而python是以双精度(64)位来保存浮点数,多余的位会被截掉,所以看到的是0.1,但在电脑上实际保存的已不是精确的0.1,参与运算后,也就有可能点误差,特别是金融邻域里面,对精度更是要求

问题出现 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004 问题分析 对于浮点数的四则运算,几乎所有的编程语言都会有类似精度误差的问题,只不过在 C++/C#/Java 这些语言中已经封装好了方法来避免精度的问题,而 JavaScript 是一门弱类型的语言,从设计思想上就没有对浮点数有个严格的数据类型,所以精度误差的问题就显得格外突出. 我们知道,能被计算机读懂的是二进制,而不是十进制,所以我们先把 0.1 和 0.2 转换成二进制看看: 0.1==>0.1.toString(2

一般来讲,我们在项目中必不可少的需要进行各种数值的计算,但是这种计算全部放在服务端会给服务器带来很大的压力,所以势必要客户端来 分担一些计算的压力. 从客户端来说,JavaScript是一门弱类型语言,对浮点数的精度并没有做很好的限制,所以就会产生浮点数的误差. 浮点数误差产生的原因:     例:     0.1 + 0.2 =?     0.1 + 0.2 = 0.3?     JS:         console.log( 0.1+ 0.2)输出为 0.30000000000000004