浮點數進行比較
boolean equal(double num1, double num2) {
if (Double.isNaN(num1) || Double.isNaN(num2) || Double.isInfinite(num1) || Double.isInfinite(num2)) {
return false;
}
if ((num1 - num2 > -0.0000001) && (num1 - num2) < 0.0000001) {
return true;
} else 相關推薦
浮點數進行比較
boolean equal(double num1, double num2) { if (Double.isNaN(num1) || Double.isNaN(num2) || Double.isInfinite(num1) || Double.isInfinite(n
淺談浮點數的比較
由於計算機中採用的是有限位的二進位制編碼，所以浮點數在計算機中的儲存不總是精確的。例如，在經過大量計算後，一個浮點型的數3.14在計算機中可能就儲存成3.140000000001，也有可能儲存成3.1499999999999，這種情況下會對比較操作帶來極大的
Java的簡單型別不能夠精確的對浮點數進行運算
由於Java的簡單型別不能夠精確的對浮點數進行運算，這個工具類提供精確的浮點數運算，包括加減乘除和四捨五入。 import java.math.BigDecimal; /** * 由於Java的簡單型別不能夠精確的對浮點數進行運算，這個工具類提供精 * 確的浮點數運算，包括加減乘除和四捨
由於Java的簡單型別不能夠精確的對浮點數進行運算，這個工具類提供精 確的浮點數運算，包括加減乘除和四捨五入
public class Arith { /** * 由於Java的簡單型別不能夠精確的對浮點數進行運算，這個工具類提供精 確的浮點數運算，包括加減乘除和四捨五入。 */ // 預設除法運算精度 private static final int DEF_DIV_SCALE = 10
如何在shell中對浮點數進行計算?
在shell中具有最基本的數學計算能力，如可以使用expr 、let 。但這些都只能處理整形資料。為了要計算小數,就需要通過bc命令擴充套件。下面演示了一個例子，判斷輸出的引數型別，然後計算出它的平方. #!/bin/sh #filename: testbc
C/C++ 浮點數大小比較問題
1.c++中浮點數注意 The important rule to remember is that powers of two and integer multiples thereof can be perfectly represented. ev
Arith.java--浮點數運算 -- 由於Java的簡單型別不能夠精確的對浮點數進行運算，這個工具類提供精確的浮點數運算，包括加減乘除和四捨五入。
package com.boco.common.util; import java.math.BigDecimal; /** * 由於Java的簡單型別不能夠精確的對浮點數進行運算， <br>這個工具類提供精確的浮點數運算，包括加減乘除和四捨五入。 *
浮點數相比較
錯誤 可以轉化 tdi 存儲 完美 大量 include 比較 void 眾所周知，數據在計算機中的存儲都是以二進制存儲的，整數都可以轉化為二進制的形式， 可以完美轉化，不損失精度。那麽分數呢？是怎麽存儲的呢？答案肯定不是完美存儲，是有部分 精度損失的，近似存儲的。例如
shell比較浮點數和整數
ssi 工作 示例 一個 style 朋友 shell code nbsp 今天有一個朋友忽然問我在shell中，如何比較浮點數和整數，倒是把我問的一楞，在工作中確實沒有遇到這個場景。我們也知道，在shell中數字的計算通常都會轉換成整數，比如說1.1和1會被認為是一樣
談談JavaScript的算數運算、二進位制浮點數舍入誤差及比較、型別轉換和變數宣告提前問題
在《JavaScript權威指南》一書第三章節“型別、值和變數”中，作者詳細介紹了Javascript的數字、文字、布林值等型別，全域性物件，包裝物件，型別轉換，變數作用域等概念。其中有3個地方需要我們在使用過程中引起注意，可能稍不留神就犯錯： 1）算數運算與浮點數比較問題 2）
大明A+B（JAVA進行大浮點數計算時去掉後面多餘的0）
import java.math.BigDecimal; import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated me
浮點數比較大小的問題
浮點數比較大小，由於精度問題，所以直接比較有時可能會出錯。 單精度數7位有效數字。 （float） 雙精度數16位有效數字。（double） 單精度數的尾數用23位儲存，加上預設的小數點前的1位1，2^(23+1) = 16777216。因為 10^7 &
浮點數與0值的比較
在函式中，根據問題領域所容許的的精度，定義一個誤差上限（一個極小數）。然後在浮點計算時，計算結果與這個誤差上限作比較，而不是與0作比較。如果與0進行比較，誤差會使程式結果發生改變，如下圖中的球一元二次方程式的解，由於誤差，所以程式結果出現錯誤。 測試結果
深入理解C 浮點數 float double 型別資料比較 相等判斷
浮點數在記憶體中的儲存機制和整型數不同，其有舍入誤差，在計算機中用近似表示任意某個實數。具體的說，這個實數由一個整數或定點數（即尾數）乘以某個基數（計算機中通常是2）的整數次冪得到，這種表示方法類似於基數為10的科學記數法。所以浮點數在運算過程中通常伴隨著因為無法精確表示而進行
C/C++ 精度損失下的浮點數比較
等於運算子(==)const double eps = 1e-8; #define Equ(a,b) (fabs((a)-(b))<(eps))大於運算子(>)const double ep
典型的Top K演算法 _找出一個數組裡面前K個最大數_找出1億個浮點數中最大的10000個_一個文字檔案，找出前10個經常出現的詞，但這次檔案比較長，說是上億行或十億行，總之無法一次讀入記憶體.
搜尋引擎會通過日誌檔案把使用者每次檢索使用的所有檢索串都記錄下來，每個查詢串的長度為1-255位元組。 假設目前有一千萬個記錄（這些查詢串的重複度比較高，雖然總數是1千萬，但如果除去重複後，不超過3百萬個。一個查詢串的重複度越高，說明查詢
一個一元二次方程求解程式設計引申的兩個知識點（abs和fabs的區別以及浮點數比較相等）
在數學運算當中經常會涉及到判斷兩個數是否相等的情況 對於整數很好處理 A==B這樣的一個語句就可以解決全部的問題 但是對於浮點數是不同的 首先，浮點數在計算機當中的二進位制表達方式就決定了大多數浮點數都是無法精確的表達的 現在的計算機大部分都是數字計算機，不是模擬機，數字機的離散化的資料表示方法自然無法精確表
浮點數比較（丟失精度問題）
//精度 const double eps = 1e-8; //a==b #define Equ(a,b) (fabs((a)-(b))<1e-8) //a>b #define More(a,b) ((a)-(b)>eps) //a<b #define Les
浮點數的相等比較
“首先，precision是一個絕對的資料，也就是誤差分析當中所說的絕對誤差，使用一個固定的數值，對於float型別可以表達的整個數域來說是不可以的。比如precision取值為0.0001，二f1和f2的數值大小也是0.0001附近的，那麼顯然不合適。另外對於f1和f2大小是10000這樣的資料的時候，它也
python 浮點數和整數的比較
舉個栗子： #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 a = 10 b = 10 c = 100 d = 100 e = 10.0 f = 10.0 print(a is b) print(c is d) print(e