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B - 识别浮点常量问题

B - 识别浮点常量问题 Description 编译器在对程序进行编译之前,首先要进行语法分析。通常,程序被分解成若干个小单元,然后和语言的语法模式进行匹配。...Pascal语言对浮点常量的语法要求是:一个浮点常量除了十进制数码之外,必须带有一个小数点或一个指数(紧接在字母e或E之后,在正式文档中也被称为比例因子)。...如果该浮点常量含有小数点,则在小数点两侧都至少要有一个十进制数码。当然,在整个浮点常量或指数之前,也许会出现符号+或-。指数不能包含小数。...空格也许会出现在浮点常量的前后,但不会出现在浮点常量中间。 请注意Pascal语言的语法规则没有对浮点数常量的取值范围作出任何假定。 Input 输入只有一行,就是有待识别的字符串。...,但不会出现在浮点常量中间。

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php中浮点数计算问题

如果用php的+-*/计算浮点数的时候,可能会遇到一些计算结果错误的问题,比如echo intval( 0.58*100 );会打印57,而不是58,这个其实是计算机底层二进制无法精确表示浮点数的一个bug...,是跨语言的,我用python也遇到这个问题。...我相信有很多的同学有过这样的疑问, 因为光问我类似问题的人就很多, 更不用说bugs.php.net上经常有人问…   要搞明白这个原因, 首先我们要知道浮点数的表示(IEEE 754):   浮点数,...PHP浮点型在进行+-*%/存在不准确的问题   例如   $a = 0.1;   $b = 0.7;   var_dump((a + b) == 0.8);   打印出来的值为 boolean false...所以永远不要相信浮点数结果精确到了最后一位,也永远不要比较两个浮点数是否相等。如果确实需要更高的精度,应该使用任意精度数学函数或者 gmp 函数 <?

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js浮点数精度问题详解

引言--浮点数精度问题是指在计算机中使用二进制表示浮点数时,由于二进制无法精确表示某些十进制小数,导致计算结果可能存在舍入误差或不精确的情况。这个问题主要源于浮点数的存储方式。...常见浮点数精度问题示例一:浮点值运算结果// 加法 console.log(0.1 + 0.2); // 0.30000000000000004console.log(0.7 + 0.1); // 0.7999999999999999console.log...这些库都可以帮助开发人员在需要进行精确计算或处理大数字时避免浮点数精度问题。根据具体需求,可以选择适合自己项目的库来进行高精度计算。...总结--浮点数精度问题是计算机科学中一个常见的问题,由于二进制无法精确表示某些十进制小数,进行浮点数运算时可能会出现舍入误差。...为了解决这个问题,可以使用整数进行计算、使用专门的库或者比较时使用误差范围。了解浮点数精度问题对于开发人员在处理浮点数运算时具有重要意义。

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浮点数原理与精度损失问题

写在前面 碰巧最近定义接口的时候碰到了浮点数精度的问题,稍微整理了浮点数的一些知识点: 浮点数的底层表示 浮点数的精度损失问题 浮点数的表示范围和精度 小数的二进制表示 image.png 指数部分决定了数的大小范围...无论什么数据,在计算机内存中都是以01存储的,浮点数也不例外。 0. 定点数 计算机中小数的表示按照小数点的位置是否固定可以分为浮点数和定点数。...为了方便和float32浮点数做对比,我们构造一个32位精度的定点数,其中小数点固定在23bit处: ?...IEEE 754x浮点数 以32位浮点数为例,最高一位是符号位s,接着的8位是指数位E,最后的23位是有效数字M。double64最高一位是符号位,有11个指数位和52个有效数字位。...以0.2这个无法精确表示成二进制的浮点数为例: ? 因此十进制下的0.2无法被精确表示成二进制小数,这也是为什么十进制小数转换成二进制小数时会出现精度损失的情况。

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浮点数精度问题透析:小数计算不准确+浮点数精度丢失根源

在知乎上上看到如下问题浮点数精度问题的前世今生? 1.该问题出现的原因 ? 2.为何其他编程语言,比如java中可能没有js那么明显 3.大家在项目中踩过浮点数精度的坑?...再看到这几篇长文《[ JS 基础 ] JS 浮点数四则运算精度丢失问题 (3)》、《JavaScript数字精度丢失问题总结》、《细说 JavaScript 七种数据类型》,略有所悟,整理如下: 这个问题并不只是在...Javascript中才会出现,任何使用二进制浮点数的编程语言都会有这个问题,只不过在 C++/C#/Java 这些语言中已经封装好了方法来避免精度的问题,而 JavaScript 是一门弱类型的语言,...从设计思想上就没有对浮点数有个严格的数据类型,所以精度误差的问题就显得格外突出。...JS数字精度丢失的一些典型问题 两个简单的浮点数相加 0.1 + 0.2 !

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浮点数精度问题透析:小数计算不准确+浮点数精度丢失根源

本文作者:IMWeb 周陆军的微博 原文出处:IMWeb社区 未经同意,禁止转载 在知乎上上看到如下问题浮点数精度问题的前世今生? 1.该问题出现的原因 ?...2.为何其他编程语言,比如java中可能没有js那么明显 3.大家在项目中踩过浮点数精度的坑? 4.最后采用哪些方案规避这个问题的? 5.为何采用改方案?...再看到这几篇长文《JS 浮点数四则运算精度丢失问题 (3)》、《JavaScript数字精度丢失问题总结》、《细说 JavaScript七种数据类型》,略有所悟,整理如下: 这个问题并不只是在Javascript...中才会出现,任何使用二进制浮点数的编程语言都会有这个问题,只不过在 C++/C#/Java 这些语言中已经封装好了方法来避免精度的问题,而 JavaScript是一门弱类型的语言,从设计思想上就没有对浮点数有个严格的数据类型...JS数字精度丢失的一些典型问题 两个简单的浮点数相加 0.1 + 0.2 !

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PHP使用BC Math 函数处理浮点运算问题

BC Math 函数 http://cn.php.net/manual/zh/ref.bc.php 做小数的相加减问题是,出现了浮点运算不准的情况,看来都说解释型语言对于浮点运算都会有问题的说法是真的...PHP手册对于浮点数有以下警告信息: Warning 浮点数精度 显然简单的十进制分数如同 0.1 或 0.7 不能在不丢失一点点精度的情况下转换为内部二进制的格式。...所以永远不要相信浮点数结果精确到了最后一位,也永远不要比较两个浮点数是否相等。如果确实需要更高的精度,应该使用任意精度数学函数或者 gmp 函数 那么上面的算式我们应该改写为 <?...php $a = 0.1; $b = 0.7; var_dump(bcadd($a,$b,2) == 0.8); 这样就能解决浮点数的计算问题了 本文由来源 21aspnet,由 javajgs_com

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B - 识别浮点常量问题------编译原理机测

B - 识别浮点常量问题 Description 编译器在对程序进行编译之前,首先要进行语法分析。通常,程序被分解成若干个小单元,然后和语言的语法模式进行匹配。...你的任务是分析程序分解模块送来的文件,判断其中包含的字符串是否合乎语法的Pascal浮点常量。...Pascal语言对浮点常量的语法要求是:一个浮点常量除了十进制数码之外,必须带有一个小数点或一个指数(紧接在字母e或E之后,在正式文档中也被称为比例因子)。...如果该浮点常量含有小数点,则在小数点两侧都至少要有一个十进制数码。当然,在整个浮点常量或指数之前,也许会出现符号+或-。指数不能包含小数。空格也许会出现在浮点常量的前后,但不会出现在浮点常量中间。...如果输入文件中的字符串是Pascal浮点常量,请输出字符串“YES”,否则输出字符串“NO”。

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浮点数加法引发的问题浮点数的二进制表示

1、问题: 之前有同学问过这样一个问题: echo|awk '{print 3.99 -1.19 -2.80}' 4.44089e-16 类似的问题还有在 java 或者 javascript...如果你不能立马回答出原因,那说明你对浮点数计算的基本知识还不了解。 刚好最近  segmentfault.com 上也有同学问了同样的一个问题,现在整理下,以备忘。...事实上,所有的浮点数运算都是“错”的。也就是你问题的答案。同时,这可能会成为调试程序的烟幕弹:“哎?print 出来就是 0.1,为什么计算的时候会出现问题?”...但在财务等运算中,必须要求完全精确的结果,这时候,需要模拟 10 进制的浮点数。如 Python 中提供了 Decimal 模块,允许使用者传入浮点数的字符串进行模拟计算,避免精度问题。...4、http://segmentfault.com/q/1010000000267988 5、http://www.laruence.com/2013/03/26/2884.html  PHP浮点数的一个常见问题的解答

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疑难杂症小记 - 浮点运算的精度问题

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...(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...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...首先将上述结果的二进制转换为定点二进制小数 11001111.11111111111111111, 然后直接截断小数部分,得到: 11001111 (即207) 综合上面所述的三点原因,我们就可以解释上面的遗留问题了...因为 1.3 的实际二进制表示为 1.29999995231628,与 160 相乘后结果为 207.9999923706048,转换为浮点数是采用了近似方式,得到了208,之后再转化为整数自然仍然是

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