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避免C++中的浮点运算

在C++中，浮点运算可能会导致精度丢失和舍入误差，为了避免这些问题，可以采取以下几种方法：

使用整数运算：将浮点数转换为整数进行运算，然后再将结果转换回浮点数。这样可以避免浮点数运算中的精度问题。但是需要注意的是，转换过程中可能会导致数据溢出或者精度损失。
使用高精度库：C++提供了一些高精度库，如GMP（GNU Multiple Precision Arithmetic Library）和MPFR（Multiple Precision Floating-Point Reliable Library）。这些库可以处理任意精度的浮点数运算，但是会牺牲一定的性能。
使用浮点数比较函数：在比较浮点数时，应该使用浮点数比较函数（如std::abs）来判断它们的差值是否小于一个很小的阈值（如std::numeric_limits<float>::epsilon()）。这样可以避免直接比较浮点数时可能出现的误差。
避免连续浮点数运算：在进行多次浮点数运算时，应该尽量避免连续的浮点数运算，而是将中间结果保存为整数或者使用其他数据类型进行运算。这样可以减少舍入误差的累积。
使用精确的算法：对于一些特定的问题，可以使用一些精确的算法来替代浮点数运算。例如，对于货币计算可以使用整数表示金额的分数部分，而不是使用浮点数表示。

总之，避免C++中的浮点运算需要注意精度问题，并根据具体情况选择合适的方法来处理。在腾讯云的云计算平台中，可以使用腾讯云函数（SCF）来进行计算任务的处理，具体介绍请参考腾讯云函数产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/scf

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C++中运算符重载

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写在前面在【程序员进阶系列】专题的《图解计算机中数据的表示形式》一文中，我们详细的说明了在计算机中数据的表示形式。今天，我们继续来说计算机中的数值范围和浮点运算相关的知识。...浮点数的运算浮点数的表示首先，我们先来看下浮点数的表示形式，浮点数的表示形式如下， N = 尾数 * 基数^指数^ 对于浮点数来说，我们最常说的就是圆周率 π，数学上常使用3.14来表示π的值，如果使用科学计算法的话...注：3.14 * 10^3^ 表示3.14乘以10的3次方。浮点数的存储格式浮点数在计算机中的表示中，阶码是带符号的纯整数，尾数为带符号的纯小数。浮点数的表示格式如下所示。 ?...一个数的浮点数表示不是唯一的。当小数点的位置发生改变时，阶码也会相应的改变。可以使用多个浮点形式表示同一个浮点数。浮点数的数值范围主要由阶码决定，数值的精度则是由尾数决定的。...浮点数的运算过程运算的过程要依次经历对阶、尾数计算和结果格式化三个阶段。例如计算：3.14 * 10^3^ + 1.5 * 10^5^的结果数据。

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C++核心准则：C.164:避免隐式转换运算符

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C++中检查浮点数值有效性

参考链接： C++ copysign() 今天在项目中检查到一个bug，程序会在某些情况下崩溃，最终认定是计算一个比值时，被除数和除数均为零，导致计算结果是个无效值，在后面的代码将使用这个无效值时导致了崩溃...下面列出 IEEE 推荐的对浮点型的常用函数，包括特殊值（无穷、无效）的判断： /* These are also declared in Mingw float.h; needed here as...（正变为负，负变为正）； _copysign (double _Number,double _Sign) 返回一个与 _Sign 符号相同，与 _Number 数值相同的数； _logb (double...) 求输入数是2的多少次幂，返回值对确切结果向0取整； _nextafter (double x , double y) 输出x对y方向在double精度上的下一个值； _scalb (double...x, long i) 输出x乘以2的i次幂的结果； _finite (double) 检查输入是否有效，若为 INT 或 NaN 则返回0，有效数值返回1； _fpclass (double) 返回一个浮点数的分类

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go: 小数（浮点数）运算的常用做法

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疑难杂症小记 - 浮点运算的精度问题

SO上请教了一下,自己也去了解了一些相关知识,大抵弄清楚了原因,这里一步步的讲下,算作笔记了~ 二进制小数无法精确表达十进制小数拿上面的 test 为例,虽然代码中我们将他初始化为了十进制小数 1.3f..., 但实际上,由于二进制小数无法精确表达十进制小数 1.3f, 所以浮点数 test 实际表达的是 1.3 的近似值....(细节来讲, test 的二进制表示为 0 01111111 01001100110011001100110,实际表示的数值为 1.29999995231628) 浮点数乘法可能是以高精度执行的考虑上面的代码...float result = num * test, 实际的运算过程可能是在 double 精度下(或者更高精度下)进行的,翻译成代码,大概是这个样子: float result = (float)(...0 10000110 10100000000000000000000 (即208) 浮点数转整数采用的是截断方式承接上面的说明, 我们计算出了高精度下的乘法数值 (double)num * (double

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在C、C++中有一系列位运算符，在学习位运算符的时候就需要先了解反码、补码的原理。因为位运算是按照变量在内存中所表示来进行运算的。...而计算机中，数字是按照二进制的补码进行存储的，当然（其他类型以及高级类型本质上也是数字）二进制的原码，就是将十进制数转换为二进制。...-0，这个 -0 和“正数”中的0 冲突了，在进行加法运算的时候，-0也占了一个位置，这样就会导致，正负数相加结果和我们数学体系中的表示结果差一位，所以负数一律补1，这样就规避掉-0这个陷阱了。...“这个问题理解的时候，我觉得不要讲计算机中的数字理解位数字，实际上计算机里没有所谓的正负，只是存在了2^n中状态，而我们人类数学刚好存在一个0点，这个0点在二进制表示中，其实不应该有位置，但是又必须有，...---- 回到位运算 0000 1010 a=10 >> 右移 int a = 5; a>>=1; 0000 0101->0000

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【JavaScript】JavaScript 运算符 ① ( 运算符分类 | 算术运算符 | 浮点数的算术运算精度问题 )

一、JavaScript 运算符 1、运算符分类在 JavaScript 中 , 运算符又称为 " 操作符 " , 可以实现赋值 = , 比较 > < , 算术运算 +-*/ 等功能 , 运算符功能主要分为以下几类...% , 自增 ++ , 自减 -- 等 ; 取余运算符 % 最常见的使用场景 , 就是判定一个数是否能被整除 , 如 : 判断 a 是否能被 b 整除 , 直接判断 a % b 是否为 0 即可...的算术运算精度问题浮点数的最高精度是小数点后 17 位小数 , 第 17 位小数开始就会出现误差 ; 浮点数进行算术运算时 , 其精度远小于整数 , 浮点数会有精度误差 ,...因此在 JavaScript 代码中 , 要避免使用浮点数进行运算 ; 下面的浮点数运算时 , 都是在第 17 位小数的位置出现了误差 ; // 浮点数算术运算...0.1 + 0.2 的结果是 0.30000000000000004 , 不等于 0.3 , 在 JavaScript 中 , 不能直接使用浮点数进行数值比较 ; 代码示例 : <!

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