今天我们来看一个在 PHP 中比较有意思的事：浮点数(floats) <?php die(var_dump(1200.85 * 100 === 120085)); 你认为上面的代码会出现什么结果呢？...这种比较视情况而定 其实很简单，因为在这里，我们使用了 === 来做比较，所以这个结果很清晰的就是 false， 因为我们左边是一个 floats 类似的数，右边是一个 int 类型的数。...PHP 文档的时候：http://php.net/manual/zh/language.types.float.php 有注意那个很大的 Warning 的话，你应该就会明白：这里的核心问题其实就是浮点数的精度...那这样的话，我们如何比较才是我们期望的值呢？...，或者是使用一些保险的手段进行比较，不然就会吃大亏！
#1024程序员节｜用代码，改变世界# 目录 一、整形的存储 1.原码、反码、补码的概念 （1）正数的原反补码： （2）负数的原反补码： （3）原码运算： 2.大小端介绍： 二、浮点型的存储 1.浮点型的存储...1.浮点型的存储 根据国际标准IEEE（电气和电子工程协会） 754，任意一个二进制浮点数V可以表示成下面的形式： (-1)^S * M * 2^E (-1)^s表示符号位，当s=0，V为正数；当s=1...以32位浮点数为例，留给M只有23位，将第一位的1舍去以后，等于可以保存24位有效数字。 至于指数E，情况就比较复杂。...比如，2^10的E是10，所以保存成32位浮点数时，必须保存成10+127=137，即 10001001。 举个例子：浮点型float= -6.5的存储。...-6.5(十进制)---->0110.1（二进制）---->1.101*2^2 S=1，M=1.101,E=2 2.浮点型的读取： 我们知道浮点型在内存中的存储后，将步骤反过来就是取出的过程了。
1、浮点型变量(float和double) 带小数的变量在Java中称为浮点型，Java的浮点型有两种：float和double。 float类型代表单精度浮点数，占4个字节、32位。...必须指出的是，只有浮点型的数值才可以使用科学计数法形式表示。例如31400是一个int类型的值，但314E2则是浮点类型的值。...先看如下程序： 1）浮点数的比较一 float f = 0.1f; double d = 1.0/10; //结果为false System.out.println(f==d); 2）浮点数的比较二...=d2"); } 上面程序运行结果表明，Java的浮点数会发生精度丢失，尤其在算术运算时更易发生这种情况，所以，不要使用浮点数进行运算和比较！...菜鸟雷区：不要使用浮点数进行比较！很多新人甚至很多理论不扎实的有工作经验的程序员也会犯这个错误！需要比较请使用BigDecimal类。
PHP手册里有一句话：永远不要比较两个浮点数是否相等。 计算机内部处理浮点数的方式决定了浮点数不可能100%的精确，所以在处理浮点数运算时会出现精度损失问题。...第二条输出语句：在PHP4和PHP5中都会输出false。 声明一点：这不是PHP的问题，而是计算机内部处理浮点数的问题！在C/JAVA中也会遇到同样的问题。...详细的解释可参看《深入浅出浮点数 》 延伸一下：我们同样不能使用>、=或<= 那么，我们应该怎么比较两个浮点数相等呢？ 看了上面的介绍后，我们就知道了：没办法精确的比较两个浮点数相等！...so..我们只能在我们要的精度范围内比较（比如上面的示例，我们只需要比较$c在小数点后两位内等于41.12即可）。 下面是PHP手册评论中的示例 [php] view plaincopyprint?
按照存储大小，把浮点型划分为 f32 和 f64。其中 f64 是默认的浮点类型。f32 又称为 单精度浮点型。...f64 又称为 双精度浮点型，它是 Rust 默认的浮点类型.Rust 中不能将 0.0 赋值给任意一个整型，也不能将 0 赋值给任意一个浮点型。...let price9 = 18.00; // 默认是 f64 let price10:f32 = 8.88; let price11:f64 = 168.125; // 双精度浮点型
我们在编程中经常需要对两个浮点型比较大小，下面我就来分享一段这样的代码，同时也展示了Go语言函数式编程的独特魅力： import ( "fmt" "math" ) func main() {...== b || math.Abs(a-b) < this() } %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 再来分享一个较完整的处理浮点数的结构体
那么MySQL的浮点型在什么情况下表示成正常的实数（如0.18，2.345），什么情况下表示成科学计数法（如1.23e+12，2.45e-16）呢？...下面我们进行更精确的实验以及从源码角度来解释MySQL对于浮点数的显示问题。...另外由于上面的select并没有来自某个具体表，所以浮点数展示的规则是和存储引擎没有关系的，MySQL对于浮点数展示包装的逻辑是在server层完成的。 我们去代码里验证一下这个规律是否正确。...如果同样数值的’e’format不会丢失有效数字，MySQL就会把该浮点数从’f’format转为’e’format。 下面的这个if语句确定了用’f’format表示浮点数的条件。...2个条件： 用’f’format表示浮点数不会因为宽度限制造成精度丢失。
31位 → 符号位 符号位 0 位为正，1 位为负 二、双精度浮点型 无符号整型 是指没有正负号的整型，也就是只包含 0 和 正数 的整数。...63位 → 符号位 符号位 0 位为正，1 位为负 三、浮点型的最小值与最小值 在 matlab 中，可以使用 realmax() 函数 和 realmin() 函数 来查看浮点型的最大正数以及最小正数...查看双精度浮点型以及单精度浮点型的最大正值和最小正值 >> realmax('double') %查看双精度浮点型的最大正值 ans = 1.7977e+308 >> >> realmin(...但在某些情况下，使用单精度浮点型能够能够表现出更好的性能（单精度浮点型所占用的存储空间比较小，因此对于内存的占用也比较小）这时候就需要使用强制转换来将其变成双精度浮点型。 例2....运算中的注意事项 双精度浮点型 与 整型 做数学运算结果仍是 整型 （上一节说的） 双精度浮点型 与 单精度浮点型 做数学运算结果是 单精度浮点型 双精度浮点型 与 字符型、逻辑型 做运算结果是 双精度浮点型
但是它相对比较简单，它适合于数据量在5000以下并且速度并不是特别重要的场合。它对于数据量较小的数列重复排序是非常好的。...它通过一趟又一趟地比较数组中的每一个元素，使较大的数据下沉，较小的数据上升。它是O(n^2)的算法。...7 交换排序（ExchangeSort）和选择排序（SelectSort） 这两种排序方法都是交换方法的排序算法，效率都是 O(n2)。在实际应用中处于和冒泡排序基本相同的地位。...它们只是排序算法发展的初级阶段，在实际中使用较少。 8 基数排序（RadixSort） 基数排序和通常的排序算法并不走同样的路线。...它是一种比较新颖的算法，但是它只能用于整数的排序，如果我们要把同样的办法运用到浮点数上，我们必须了解浮点数的存储格式，并通过特殊的方式将浮点数映射到整数上，然后再映射回去，这是非常麻烦的事情，因此，它的使用同样也不多
在引入知识之前，先来看一个案例，就知道了解浮点型数据存储的重要性与必要性。...那就有必要让我们来了解浮点型数据的存储啦！...------------------------------------------------------------------------------ 1.首先，根据上面的实例，我们可以发现整型和浮点型数据的存储方法是不一样的...2.那么浮点型数据是怎么存储的呢？...事实上，c语言内存存储浮点数时，也确实是只存储S、和指数E有关的一个值、和M有关的一个值(注意，这里不是直接存E、M) 详情如下: 相对应的float型是32位的，它的存储空间如下：
python归并排序和快速排序比较 1、在预期情况下的快速排序和归并排序时间复杂度都一样。 在空间复杂度上，没使用临时栈的快速排序在空间上优于归并排序。 2、快速排序是不稳定的，归并排序稳定。...在稳定性上来说，快速排序是不稳定的排序，归并排序与堆排序一样是稳定的排序，即排序后，比较值相同元素相对位置不变。 3、二者都很容易实现分布式算法。...归并排序将子序列分发下去后，需要等待其下属计算机的反馈，等得到有序子序列后，才能进行合并操作。 4、归并排序相比于快速排序，在面对大型数据集时显得更有效。...因为归并排序并不需要一次装载全部数据（快速排序需要一次装入，选择分界值分割序列），而且快速排序需要不断切换子序列，这将增加内存分页，并大大减缓了算法的运行。...以上就是python归并排序和快速排序比较，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程 本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。
等值判断 Object 类实现了 equals 方法 ，用于比较两个数据元素是否相等。 浮点类型由于精度丢失问题，进行等值判断常出现错误。如果有需求推荐使用 BigDecimal 类。...0 : name.hashCode()); return result; } } Copy to clipboardErrorCopied 数值比较 Comparator 接口和...Comparator 接口位于 java.util 包内，实现在类的外部：包含 compare 方法和 equals 方法。...Arrays.sort(students); // 对数组排序 Collections.sort(students); // 对集合元素排序...但要注意，如果数组中保存的是基础类型数据则无法自定义排序。
1.计数排序 前面学习了归并排序，快速排序时间复杂度为O(n*logn)而有没有比这更快的排序算法呢？...当然是有的那就是计数排序，首先计数排序并不是比较排序算法，而是利用数组来实现的一种算法，想象一下这样一个场景，假如给数组{1，4，5，1，3}做一个排序,我们可以看出其中最大的值就是5，但是怎么利用数组实现排序呢...为什么必须要倒着遍历，如果不倒着遍历小灰和小绿的位置就发生了变化，也就不再是稳定的排序了。 java代码实现如下。 ?...我们来看看计数排序的时间复杂度和空间复杂度，首先我们找最大值和最小值执行了n次，然后计数数组产生值有需要遍历n次，也就是O(2*n)，然后我们再变形了一次计数数组，就是k次，最后我们又遍历了一次原数组，...我们返回数组定义了一个和原始数组一样长的也就是n，然后定义了一个计数数组k，所以就是O(n+k)，如果不考虑结果数组就是O(n)。
而稳定的排序会保证比较时，如果两个学生年龄相同，一定不会交换。 那也就意味着尽管是对“年龄”进行了排序，但是学号顺序仍然是由小到大的要求。...比较拗口，举个例子：序列5 8 5 2 9， 我们知道第一趟选择第1个元素5会与2进行交换，那么原序列中两个5的相对先后顺序也就被破坏了。 所以选择排序不是一个稳定的排序算法。...比较是从有序序列的末尾开始，也就是把待插入的元素和已经有序的最大者开始比起，如果比它大则直接插入在其后面。 否则一直往前找直到找到它该插入的位置。...如果i和j都走不动了，i 和a[j],重复上面的过程，直到i>j。交换a[j]和a[center_index]，完成一趟快速排序。...（5）归并排序 归并排序是把序列递归地分成短序列，递归出口是短序列只有1个元素(认为直接有序)或者2个序列(1次比较和交换)， 然后把各个有序的段序列合并成一个有序的长序列，不断合并直到原序列全部排好序
这篇文章主要介绍了Shell脚本处理浮点数的运算和比较实例,文中分别使用了bc或awk实现,需要的朋友可以参考下。...用bc来处理计算（包括整型和浮点计算） bc – An arbitrary precision calculator language (1)....在下面的脚本中，提到在第一个选项中，“scale”变量表示输出中小数点后的精度，可以用于控制计算结果的精度；“ibase”和“obase”分别表示输入和输出数据的进制，可以用于数值进制的转换。...浮点数的比较，如“if [ $(echo "$big > $small" | bc) -eq 1 ]”，将一个逻辑判断式用管道传给bc。...使用awk来处理浮点计算和浮点数比较 不解释过多了，写了示例脚本如下，看懂了这个就会知道怎么处理浮点计算和浮点数比较了。 ? 执行的结果如下： ?
该篇文章 所涉及代码收录仓库：登录 - Gitee.com 1.非比较排序——计数排序 思想：计数排序又称为鸽巢原理，是对哈希直接定址法的变形应用。 2.最终实现 1.解析 操作步骤： 1....根据统计的结果将序列回收到原来的序列中 找出最大和最小值: 首先遍历数组 a 一次，找到其中的最大值 max 和最小值 min。...： 非比较排序算法：计数排序不通过元素间的直接比较来进行排序，而是通过计算元素的分布情况来确定它们的位置，这使得它在最好、最坏和平均情况下都有较好的性能表现。...空间复杂度：计数排序需要额外的计数数组，其空间复杂度为O(k)，这使得它在处理大数据范围时可能比较消耗内存。 稳定性：计数排序是一种稳定的排序算法。...适用范围：最适合于整数或有限范围内的非负整数排序。对于浮点数或负数，虽然理论上可以通过调整使其适用，但实际上并不常见，因为这会增加算法的复杂性。
利用随机函数产生30000个随机整数，利用插入排序、起泡排序、选择排序、快速排序、堆排序、归并排序等排序方法进行排序，并统计每一种排序上机所花费的时间。提示：用顺序存储结构。...// 排序算法比较 #include #include #include #define numcnt 40000 // 30000时，有的对比不出来...+ 1; right_high = high; for(k=0; left_low比较两个指针所指向的元素...) ); // 起泡排序 start = clock(); bub_sort(num2, numcnt); printf( "起泡排序-用时： %f ms\n", (double)(clock...() - start) ); // 选择排序 start = clock(); select_sort(num3, numcnt); printf( "选择排序-用时： %f ms\n",
a=0.5,b=0.75,c == 1.25 为什么会时好时坏，因为不是所有的小数能用浮点数标准 ( IEEE 754 ) 表示出来。...所以，判断两个浮点数变量是否相等，不能简单地通过 "==" 运算符实现，浮点数进行比较时，一般比较他们之间的差值在一定范围之内。...feq(float a,float b){ return fabs(a,b)<FLT_EPSILON; } FLT_EPSILON 数值是 1.192092896e-07F,最小的 float 型数...这也就解释了为什么浮点型精度丢失问题。 3 float 存储原理 float 型在内存中占 4 个字节。...将一个 float 型转化为内存存储格式的步骤为： 先将这个实数的绝对值化为二进制格式，注意实数的整数部分和小数部分的二进制方法在上面已经探讨过了。
三·浮点型规则介绍 首先，我们根据ieee754的规定是如何对浮点数进行处理的，首先所有的浮点数可以根据一个公式v=（-1）^s*m*2^E:其中（-1）^s表示符号位，而m是有效数字即尾数，1<m<2...;2^E表示指数位，e即阶码 如： 四·浮点型如何储存进去 这里我们可以知道m一定可以写成1.xxxxxxxx形式，那么，在ieee 754规定下，我们会默认把这个1省略掉这样可以空出一位的空间使得要存的浮点数精确度更高一些...五·浮点型如何取出 当我们取出存入的数据时我们就要分三种情况进行讨论： 1·e全为0：那么也就意味这个没有存入之前的e很小；那么也就可以推测出原数字也特别小故m再还原为原来的数字可以不用加1；而是直接还原为...，并用浮点型指针访问应该是按照这样0 00000000 00000000000000000001001；那么我们去访问，由于储存的e全0；所以不用补；数字是个十分小的数故打印0，并精确到后六位； 我们要是按浮点型存入...9.0；按浮点型放入：0 10000010 00100000000000000000000，那么当我们用浮点型指针去打印那么就会是9.000000； 但是我们浮点型存进去的结果用整型去打印 整型访问时就会变成每个字节分开的
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