var a = 127.0
var b = 5.0
a / b
var c:Float
c = 127
var d:Float
d = 5
c/d
在游乐场中,a/b返回25.4%,但c/d返回25.39999961…
为什么?
当编译和运行代码时,结果是否相同?
在Swift中有没有什么地方我没能得到正确的算术答案?
谢谢,
MB
关于将数据复制到另一个数组的处理时间,我有一个问题。我注意到,与普通的单个值相比,复制复杂的单个数据需要花费更多的时间。即使我预先分配了两个数组。
% Example to show different processing speed of copying data
T1=0; % total time for single
T2=0; % total time for complex single
% preallocate rrays
Csingle = single(zeros(500,3000));
Cimagsingle =complex(Csingle);
for i=1:
这是我在尝试运行我正在创建的新方法时一直遇到的错误。
java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsExceptio... Coordinate out of bounds!
at sun.awt.image.ByteInterleavedRaster.getD... Source)
at java.awt.image.BufferedImage.getRGB(Unkn... Source)
at SimplePicture.getBasicPixel(SimplePictur...
at Pixel.getColor(Pixel.java:184)
at Pictu
在for循环之前使用rng(),Matlab生成一个随机数数组,在for循环中生成另一个随机数数组。这两种结果都是可重复的,因此rng()种子可以工作。但我想知道发生这种行为的原因,我原以为结果是一样的。我认为实际上不是因为rng,而是因为循环。
暗号?
for i = 1:2
rng(1,'philox');
disp(randn(2,1)); % 1st number is 0.0906, 2nd one is -0.7327
end
rng(1,'philox');
for i = 1:2
disp(randn(2,1)); % 1st number
我以前在这个话题上做了什么:
我在这个问题上被困了很长时间。我在“Java中的算法”和Adam的书中读过几个计算简单算法复杂性的例子,并搜索了论坛,但我找不到这个问题。
问题:
在“Java中的算法”等书中,为了计算算法的时间复杂度,一定的语句被取为n,而在"Adam Drozdek“的另一本书中,循环的次数被取为n,所以如果我用一个n来计算复杂度,那么在另一本书中,n被当作其他的东西,因此我计算的复杂度就会出错。示例如下所示。那么,我们如何才能就同一程序的复杂性达成一致呢?
示例
有一个顺序搜索的例子。这是密码。
static int search(int a[], int v, i
-i有这段代码,我正在Mozilla上测试它。这段代码应该会在地图上做大量的标记。我在XML文件中有我的纬度和经度标记。当它运行时,它会冻结浏览器几秒钟,并只做15个标记。Console说这是“太多的递归”。我也尝试使用for(var i =0;i < x.length;i++)循环,但结果是相同的,除了我在控制台中没有得到“太多的递归”。
var map;
var i =0;
var xmldoc=loadXMLDoc("skoly.xml");
var x= xmldoc.getElementsByTagName("skoly");
var image
函数的目的是用牛顿-拉夫森法计算一个数字的平方根。我在while循环中包含了printf例程,以便可以看到,根2的值越来越接近实际值。我最初使用浮点数来定义epsilon,但是随着epsilon值的增加,返回结果的值似乎在一定数量的数字之后被切断。因此,我决定将所有变量切换为long double,程序显示的结果是负值。我该怎么解决呢?
//Function to calculate the absolute value of a number
#include <stdio.h>
long double absoluteValue (long double x)
{
我注意到生成器函数返回一个具有.begin()和.end()方法的对象。因此,我尝试使用迭代器的经典语法:
for (auto it = x.begin(), end = x.end(); it != end; ++it) { /**/ }
但我注意到这不管用..。这是我的密码:
#include <experimental\generator>
using namespace std;
experimental::generator<int> test() {
co_yield 0;
}
int main() {
/*/
// THIS L
>>> n = [1, 2, 3]
>>> for item in n:
... item *= 2
...
>>> print n
[1, 2, 3]
我期望上面的代码的结果是2,4,6,但显然不是。然后,我尝试了如下的for i in range(n)
>>> n = [1, 2, 3]
>>> for i in range(len(n)):
... n[i] *= 2
...
>>>
>>> n
[2, 4, 6]
这似乎没问题。我的问题是,这
public static void main(String[] args) {
Scanner userInput = new Scanner(System.in);
int x = 20;
String choice = "";
while(x!=0) {
System.out.println("What would you like to do? Enter help for commands.");
choice = userInput.next().to
我对使用big-O表示法确定算法运行时的实践比较陌生,我对排序算法的运行时有一个问题。假设我在一个数组中有一组对(a,b),我使用一种已知的排序算法对数据进行排序,该算法的运行时间为O(n log n)。接下来,我从n个数据点中选取一个子集,并在该子集上运行相同的排序算法(因此理论上我可以对整个数组进行两次排序-第一次排序将比较a,第二次排序将比较b)。换句话说,我的代码是
pairArray[n];
Sort(pairArray); //runs in O(n log n)
subsetArray[subset]; //where subset <= n
for (int i = 0
以下计算在我的精度5520上大约需要10.4秒:
import time
before = time.time()
sum = 0
for i in range(1, 100000000):
sum += i
print(time.time() - before, sum)
在同一台膝上型计算机上,以下操作只需5.2秒:
import multiprocessing as mp
import time
def foo():
before = time.time()
sum = 0
for i in range(1, 100000000):
su
我试图理解Big-O表示法,所以我使用while循环制作了自己的O(n)示例,因为我发现while循环在Big O表示法中理解起来有点混乱。我定义了一个名为linear_example的函数,它接受一个列表,例如is python:
所以我的代码是:
def linear_example (l):
n =10
while n>1:
n -= 1
for i in l:
print(i)
我的想法是for循环中的代码以O(1)的恒定时间运行,而while循环中的代码以O(n)时间运行。因此,它的结果是O(1)+O(n)
我有个小问题要问。为什么Javascript在这个代码片段中的速度几乎是Java代码的两倍?Java代码:
public class Main{
public static void main(String[] args){
long startTime = System.currentTimeMillis();
double sum = 0.0;
for(double i=1; i<=100000; i++){
for(double j=1; j<=10000; j++){