为什么这个基于ranged的循环会导致减法问题？

基于ranged的循环会导致减法问题是因为在某些编程语言中，ranged循环是通过指定一个起始值和一个结束值来迭代一个范围内的数字。当循环的起始值大于结束值时，循环将无法执行，因为没有数字可以满足这个条件。在这种情况下，如果循环体内包含减法操作，那么减法操作将无法执行，从而导致减法问题。

例如，假设我们有一个ranged循环，起始值为10，结束值为5。由于起始值大于结束值，循环将无法执行。如果循环体内有一个减法操作，比如将结束值减去起始值，那么这个减法操作将无法执行，因为循环根本就没有执行。

解决这个问题的方法是确保ranged循环的起始值小于结束值，以确保循环能够正常执行。在编写代码时，需要仔细检查循环的起始值和结束值，确保它们的顺序是正确的。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

云函数（Serverless）：https://cloud.tencent.com/product/scf
云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库 MySQL 版（CMYSQL）：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
云原生容器服务（TKE）：https://cloud.tencent.com/product/tke
云存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
物联网（IoT）：https://cloud.tencent.com/product/iot
移动开发（移动推送）：https://cloud.tencent.com/product/umeng
区块链（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
元宇宙（Metaverse）：https://cloud.tencent.com/product/metaverse

相关·内容

JDK 1.8 的 HashMap 详解：为什么并发会出问题？甚至出现死循环导致系统不可用？

为什么说HashMap是非线程安全的呢？因为在高并发情况下，HashMap在一些操作上会存在问题，如死循环问题，导致CPU使用率较高。下面来看下怎么复现这个问题。...接下来我们 jps 和 jstack 命令看下这个进程的状态。...TreeNode.root() 方法的第 1808 行出现了问题。...segment最多16个，想要扩容，就是扩充每个segment中数组的长度。然后只要实现每个segment是线程安全的，就让这个Map线程安全了。...2、设计了MOVED状态当resize的中过程中线程2还在put数据，线程2会帮助resize。 3、使用3个CAS操作来确保node的一些操作的原子性，这种方式代替了锁。

4.4K3 0

空洞卷积(dilated convolution)深入详解——优点与缺点

但是完全基于 dilated convolution 的结构如何设计则是一个新的问题。...3.1 潜在问题 1：The Gridding Effect（所谓的网格效应）假设我们仅仅多次叠加 dilation rate 2 的 3 x 3 kernel 的话，则会出现这个问题： ?...3.2 潜在问题 2：Long-ranged information might be not relevant....第二个特性是，我们将 dilation rate 设计成锯齿状结构，例如 [1, 2, 5, 1, 2, 5] 循环结构。第三个特性是，我们需要满足一下这个式子： ? 其中 ?...关于粘贴乱码或者无法复制的问题？ 6.进群学习交流 7.资源分享有趣的灵魂终究会相遇好看的皮囊风干在路上

19.7K3 1

Screeps Arena 游戏基础教程

creep.moveTo(target); 这个命令会让你的爬虫向目标移动一步，如果你在每次循环迭代中都执行它，你的爬虫就会一直移动到目的地。...现在，本教程步骤中我们有3种不同的部位：ATTACK、RANGED_ATTACK和HEAL的爬虫。只有协调好对手的行动，你才能打败他们。...，该循环处理来自可迭代对象的值序列。...如果的MOVE身体部位和所有其他身体部位数量数量相同时，你的爬虫将勉勉强强能够在平原地形上移动。否则小于的话，他会感到疲劳，动弹不得。...相反，道路减少了你的爬虫对MOVE部件的需求。例如，如果你的爬虫有10个负重的身体部位，你在道路上移动就只需要5个MOVE身体部件就可以使这个爬虫每次循环移动。

3351 0

一文了解数组

低效的插入和删除数组的插入和删除操作由于其内存数据的连续性问题，这两个操作会非常低效，那么为什么会导致低效，有哪些改进方法呢？...当数组没有空间存储数据时，再进行一次真正的删除操作，这样可以避免删除操作导致的数据搬移。 ? 这个做法其实就是 Java 中 JVM 标记清除垃圾回收算法的核心思想。...因为循环结束条件问题，会无限打印 "hello world"，给定的数组长度是 3，但是循环结束条件是 i<=3 ，而 a[3] 其实就是访问越界了。...也就是说，a[3] 也是可以访问的，但是会定位到非数组所在的内存上，而这个地址正好是存储变量 i 的内存地址，也就是 a[3]=0 就相当于 i=0 ，最终导致代码的无限循环。...= base_address + (i-1) * data_type_size 对比两个公式，可以知道每次访问数组元素，从 1 开始计数的方式会多一次减法运算，相当于让 CPU 多一次减法指令，但随即访问数组元素应该是非常基础的操作

4951 0

Rust中saturating_sub的使用

使用saturating_sub, 则不会产生溢出, 会是u8类型的最小值,即0 使用饱和减法可以避免由于溢出导致的不期望的行为，确保结果始终在有效的数值范围内。...其作用可以：防止溢出：在减法运算中防止整数溢出，确保结果始终在有效范围内。提高安全性：避免因溢出导致的不可预测行为，增加代码的健壮性。...对于无符号整数 u32 来说，这种下溢会导致结果变成一个非常大的数，因为 u32 不能表示负数。使用 saturating_sub 后，当减法结果为负时，它会返回 0（即 u32 能表示的最小值）。...和saturating_sub正好相对. wrapping_sub 的作用处理溢出：在减法运算中，如果结果超出了类型的表示范围，wrapping_sub 会使结果在类型的有效范围内循环（或“包裹”）。...对于无符号类型，如果结果是负数，它会包裹到类型的最大值；对于有符号类型，它会在最大值和最小值之间循环。避免溢出错误：在“调试”模式下，Rust 默认会检查算术溢出。

3961 0

详解最大公约数和最小公倍数

三种方法暴力试除，更相损减，辗转相除 Number1.暴力试除把它排在num1不是因为它好用，是因为额...我乐意啦总体思路：假设要求a,b两个数的最大公约数，先求a,b两数的因子，因子会求吧（如果不会看这里...，用for循环遍历从1到a的数，如果能被a整除，即取余为0，则这个数为a的因子。...如果会请自动省略这里，蟹蟹٩('ω')و）然后同理求b的因子，找到相同的部分再从中找出最大值，不仅思路麻烦，时间复杂度还高，至于代码不贴了，诶，可不是因为我不会，是因为我懒啦。...a,b交换位置（这也是这个算法精妙所在，完全不用考虑a,b的大小关系），然后往下循环时将a%b赋给较小值b，将b赋值给a，最后得到最大公约数a,但要注意更相损减法后a,b都是最大公约数，而辗转相除法（这个问欧几里得...两种方法本质相同但又各有优劣，从算法本身看辗转相除大大减少了运算时间，所以当遇到一个很大的数的时候，它的运行速率要远快于更相损减法，但辗转相除如果变量不初始化就会进入无限循环从而得不到结果。

971 0

一个案例搞懂原码、反码、补码，不懂得请看过来

你也许会说，现实世界中所有的减法也可以当成加法的，减去一个数，可以看作加上这个数的相反数。当然没错，但是前提是要先有负数的概念。这就为什么不得不引入一个该死的符号位。...原码，反码，补码的产生过程，就是为了解决，计算机做减法和引入符号位（正号和负号）的问题。 2....，为什么差了1？...但是在用原码和反码表示时是不同的，我们可以理解为在用一个字节表示数字取值范围时，这些数字中多了一个-0，所以导致我们在用反码直接运算时符号位可以直接参加运算，但是结果会不对。...很容易想到的就是化减为加，举一个生活中的例子来说明这个问题：时钟一圈是360度，当然也存在365度，但其实它和5度是一样的；相同的道理，-30度表示逆时针旋转30度，其与顺时针旋转330度是一样的；

1.1K1 0

第三章5: 创建一个计算器

基于用户输入，输出他们的选择。你会发现在我们接收输入这行代码里，我们立即将输入转换为小写，这是为了避免大小写问题。这里的打印语句单纯是为了测试，后续将被移除。...注意到我们在print语句中提醒用户，如果他们选择减法和除法，数字的顺序很重要。在我们的程序中num1数字总是在运算符的左边，这点非常重要，会导致巨大的差异。...它并不完美，但赋予了我们执行简单计算的能力。和往常一样，试着打破这个程序，改变周围的线条，变成你自己的程序。恭喜完成了另一个项目。...这让我们可以使用逻辑构建项目，让项目基于程序中的信息执行特定代码。记住最重要的概念是条件语句和try/except模块。知道捕捉错误和错误导致程序崩溃的区别非常重要。...我们要在错误可能会出现在程序中的时候就捕捉它。下周我们将学习循环以及如何一直反复运行代码直到不想再运行。

5431 0

音视频开发之旅（50)-边缓存边播放之缓存分片-物理文件空洞方案

这个问题我们可以通过限速以及缓存LRU策略的调整来进行优化。...request.rangeOffset <= cacheAvailable + sourceLength * 0.2f 我们画图来分析下这个逻辑，看下如果缓存会存在什么问题。...cached_position相隔很> 远，如果采用这种方案拖动进度条之后播放会很慢，所以方案一被毙掉了。...方案二：方案二的做法也是可以的，拖动进度条之后也不会卡，但是也有问题，就是无法做法真正的边下边播，只能顺序下载。...—》这个方案会占用更多的空间(不和系统对文件的空洞方案不同)和内存；该方案要维护一个缓存分片信息文件，用于记录缓存的分片的start和end信息。

1.1K4 0

面试官：【int i = 6; i += i - 1; 】i 等于什么?

为什么第一个 i 没有变成 5；要理解为什么 i 的值在表达式中不会中途变化，需要深入了解表达式求值的顺序和变量赋值的机制，尤其是在 Java 中是如何处理变量的。...具体来说，i - 1 的值是基于 i 的当前值来计算的，而这个计算过程不会影响当前 i 的值。详细过程：第一步：i 的初始值为 6。第二步：先计算 i - 1。...这是因为计算右侧表达式时，Java 会先保存当前的 i 值，并基于这个值计算整个表达式。然后，它再执行最终的赋值操作。即：计算 i - 1 时，i 的值仍然是 6。...块），那么不同线程对 i 的操作可能会产生可见性问题，导致线程间的 i 值不一致。...但是，这个减法只是在操作数栈中计算，并不会影响局部变量表中 i 的值，直到整个表达式计算结束（即 i + (i - 1) 完成后）才会通过 istore_1 将结果 11 存入局部变量表，更新 i 的值

2742 0

sphinx 配置及小内存解决办法

这个时候就需要对sql_query进行join操作。 ## 而这个join操作可能非常慢，导致建立索引的时候特别慢，那么这个时候，就可以考虑在sphinx端进行join操作了。...## 设置了mlock就不会出现这个问题，这部分数据会一直存放在内存中的。 mlock = 0 ## 词形处理器 ## 词形处理是什么意思呢？...## 最小前缀索引长度 ## 为什么要有这个配置项呢？...## 首先这个是当启用通配符配置启用的前提下说的，前缀索引使得一个关键词产生了多个索引项，导致索引文件体积和搜索时间增加巨大。...## 这个配置会极大减少建立索引时候的磁盘压力，代价是索引建立速度变慢。

9971 0

为什么String中hashCode方法里使用神奇因子 31呢？

，也就是代码中的 for 循环：对value这个char数组每个元素都算个出个和31相关的数。...同时，数字31有一个很好的特性，即乘法运算可以被移位和减法运算取代，来获取更好的性能：31 * i == (i << 5) - i，现代的 Java 虚拟机可以自动的完成这个优化。...对于原因2，这就是考虑哈希值的用途问题。但这里需要注意一个问题，为什么要是质数？。我觉得就是质数能很好的对只进行散列分布和减少哈希冲突--这感觉像一个传统。...我们看到31、37、41、101 和 199 这几个不大不小的质数，表现都不错，冲突率很低。但为什选择了31呢？先来说，为什么不是101？我们知道，这个质数是要参与到哈希值的计算的。...因此，这个质数，在不影响散列分布性和最小冲突的情况下，越小越好，这样就不会导致hashcode值超出int类型的范围了！好啦！

1154 0

数组：为什么很多编程语言中数组都从0开始编号？

不足：1.效率问题。标记和清理效率都不高，但是当知道只有少量垃圾产生时会很高效。2.空间问题。会产生不连续的内存空间碎片。...” 原因：数组大小为 3，a[0]，a[1]，a[2]，而我们的代码因为书写错误，导致 for 循环的结束条件错写为了 i<=3 而非 i<3，所以当 i=3 时，数组 a[3] 访问越界。...根据我们前面讲的数组寻址公式，a[3] 也会被定位到某块不属于数组的内存地址上，而这个地址正好是存储变量 i 的内存地址，那么 a[3]=0 就相当于 i=0，所以就会导致代码无限循环。...为什么大多数编程语言中，数组要从 0 开始编号，而不是从 1 开始呢？从数组存储的内存模型上来看，“下标”最确切的定义应该是“偏移（offset）”。...另外，对于数组访问越界造成无限循环，我理解是编译器的问题，对于不同的编译器，在内存分配时，会按照内存地址递增或递减的方式进行分配。

9543 0

小小的 float，藏着大大的学问

前言今天，我们来思考几个问题： 为什么负数要用补码表示？十进制小数怎么转成二进制？计算机是怎么存小数的？ 0.1 + 0.2 == 0.3 吗？...… 别看这些问题都看似简单，但是其实还是有点东西的这些问题。 ---- 正文 为什么负数要用补码表示？...不知道你有没有想过，为什么计算机要用补码的方式来表示负数？在回答这个问题前，我们假设不用补码的方式来表示负数，而只是把最高位的符号标志位变为 1 表示负数，如下图过程： ?...到这里，我们就可以回答前面提到的「负数为什么要用补码方式来表示」的问题了。...当然，十进制也有无法除尽的地方，例如 1/3, 1/7，也需要根据精度舍入。 ---- 总结最后，再来回答开头多问题。 为什么负数要用补码表示？

1.8K2 0

算法读书笔记(2)-数组

数组 为什么数组要从 0 开始编号，而不是从 1 开始呢？数组（Array）是一种线性表数据结构。它用一组连续的内存空间，来存储一组具有相同类型的数据。如何实现随机访问？...当数组没有更多空间存储数据时，我们再触发执行一次真正的删除操作，这样就大大减少了删除操作导致的数据搬移。...“hello word”，而是会无限打印“hello world” 在 C 语言中，只要不是访问受限的内存，所有的内存空间都是可以自由访问的。...根据我们前面讲的数组寻址公式， a[3]也会被定位到某块不属于数组的内存地址上，而这个地址正好是存储变量 i 的内存地址，那么 a[3]=0 就相当于 i=0，所以就会导致代码无限循环。...例子中死循环的问题跟编译器分配内存和字节对齐有关数组3个元素加上一个变量a 。

4033 0

减法也能用加法实现？看看计算机是怎么做到的！

我们来看看分别采用源码，补码，反码的结果（只有八个bit，超出的话会溢出）。我们可以看出当使用了补码之后，我们成功的实现了把一个减法操作变为了加法。我们来看看这个底层原理到底是为什么。...当 255再加1到256的时候，实际上八个bit位是无法正常表示256的 ,此时就回到了0。由此我们可以看到，在一个字节的大小范围内，实际上是存在溢出循环的。...也就是从 0 到 255不停的进行循环。像这种数字不断循环的案例，其实我们的日常生活中就很常见：钟表时钟也是不停的从0-12循环，和我们刚才说的一个字节存储数据的形式是完全一样的。...其实可以用算式表示为：在这个式子中，我们要引入两个概念模：能表示最多的离散数字的格式，例如在这个钟表里的模就是12。同余：无论是-3还是9，这两个数字对12进行取余的结果都是12。...相信通过我的介绍，大家已经大致了解“计算机是如何通过加法实现的减法”,希望这篇文章能够帮到你。

1721 0

国庆期间，我造了台计算机

今天小浩给大家分享一篇有趣的文章！对于我们程序员来说计算机的重要性不言而喻，相信大家对计算机内部也有一定的了解。但是大家有没想过为什么一堆逻辑门组合起来就能运算了？它是如何运作来实现加减法的？...为什么 cpu 会不停地取指执行？是什么在驱动着它？今天我就和大家一起来探索一下底层的奥秘，但是术业有专攻，我们大致的了解一下即可，很多细节不清晰也不影响。...当然真实的计算机原理差不多是这样的，不过会更复杂，比如不会像我们的加法器，一个一个的进位加，而是会先行进位，而且也不会用继电器，而是晶体管等等。减法怎么弄？加法器我们搞出来了，那减法怎么做？...那此时的范围就是： ? 如果你理解了上面的十进制转化，这个二进制肯定是没问题的，这其实就是算出 2 的补数，而 2 的补数又是 1 的补数 +1。...当然这一切的前提都是数字的位数需要固定，所以计算机中的位数就是固定的，超出了就会溢出，到这里你应该可以理解计算机中的补码是怎么来的，而且理解了为什么最大值 +1会变成最小值？

5624 1

为什么委托的减法（- 或 -=）可能出现非预期的结果？（Delegate Subtraction Has Unpredictable Result）

为什么委托的减法（- 或 -=）可能出现非预期的结果？...，ReSharper 会提示“Delegate Subtraction Has Unpredictable Result”，即“委托的减法可能出现非预期的结果”。...然而在写为事件写 -= 的时候却并没有这样的提示。然而这个提示是什么意思呢？为什么会“非预期”？为什么委托会提示而事件不会提示？阅读本文将了解委托的减法。 ---- ?...在这个角度上说，如果依然用事件写出上面 demo 那样的“不可预期”代码，那简直不把事件当事件用。不再用委托减法了吗？...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名吕毅（包含链接： https://walterlv.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布

1K1 0

LeetCode29 Medium 除法与二进制优化

对于这道题而言也是一样的，既然禁止我们使用除法，那么我们可以用减法来代替。暴力最简单的策略就是我们可以用一个循环去不停地减，然后用一个累加器计算到底执行了多少次减法，当不够减的时候则停止。...还有一点比较令人在意的是提示当中说的可能会超界的情况，我们来分析一下，其实会超界的可能性只有一个。那就是除以-1的情况，会得到，而32位int的正数范围最大是，所以我们需要在意这个问题。...原因也很简单，当除数非常小，比如是1的时候，那么我们的循环次数就是被除数的大小。当我们给定一个很大的被除数的时候，会超时就是显然的了。...要回答上面这个问题，需要对二进制有比较深入的理解。我们先把刚才的问题放一放，来看一看二进制对于除法的解释。举个简单的例子，比如15 / 3 = 5。...最后，我们来分析一下，为什么能够优化。因为题目当中已经限定了，除数和被除数都在32位的int范围。也就是说最多只有32个二进制位，那么我们的循环次数最多也就是32次。

6411 0

高效幂模算法探究：Montgomery算法解析

使用该思想有效的避免了在模运算中使用除法指令，但是当计算的数非常大时，这种运算将进行太多次循环减法，可以想象在该数达到某一个界限时使用减法进行模运算的资源消耗将和除法相差不大，当超越这个界限那么减法思想的求模运算几乎是毫无意义...在本次列举的实例中(43*65 mod 97)即是中间乘积的结果除以R=100。以实例解释上述推导： ? 其中 ? 基于一个数学事实： ?...我可以反汇编调试该代码看看计算机到底怎么思考这段代码，可以看到计算机思考这段代码非常艰难，我们眼中的4600/100，它完全无法理解，以至于它最后还是选择了用除法解决问题，而我们人脑面对这个算式时几乎不用除法...此代码得到了有效的改善，且当在大数幂模计算时性能上的优势会随着运算量的增大而进一步凸显出来。 ? ?...，当应对大数的幂模计算时，由于普通的求模公式将不可避免的使用大数除法操作导致性能成倍降低，而Montgomery算法由于其不存在大数除法的问题，因此其仍然能保持良好的性能。

3.9K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云