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大数减法运算

表示字符串结束 const char *pSubtrahend 减数,以\0表示字符串结束 Output : char **ppResult 减法结果

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11:大整数减法

11:大整数减法 查看 提交 统计 提问 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 求两个大的正整数相减的差。 输入共2行,第1行是被减数a,第2行是减数b(a > b)。

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    java中时间和浮点数格式设置

    DecimalFormat df=new DecimalFormat("0.00");  SimpleDateFormat sdf=new SimpleDate...

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    Java浮点数机制及所存在的问题

    Java浮点数的机制,IEEE 754规则,以及为什么在java中0.1+0.2!=0.3 Java浮点数机制及所存在的问题 0. 背景 总所周知,即使是小朋友也知道0.1+0.2 = 0.3肯定是正确的,但是在Java中,如果输入 0.1+0.2 == 0.3,返回的却是false 在Java中,如果你动手尝试输入 0.1+0.2 ,可以看到返回的值是0.30000000000000004,至于为什么会发生这样的事情,这便是后面要探讨的了——Java浮点数机制。 Java浮点数机制 通过查阅资料可以发现,现在很多主流的语言对浮点数的实现都是采用的IEEE 754,其中这些语言中也包含Java,要了解Java浮点数机制,也就得了解IEEE 754是如何定义浮点数的 = 0.3 知道了在Java中的浮点数运行机制后,再来解决这个问题就很好办了 // 第一步求出0.1的二进制形式 0.1 x 2 = 0.2 0 0.2 x 2 = 0.4 0 0.4 x

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    浮点数

    阶码(exp):对浮点数加权,即 中的 。 浮点数数值分类 以单精度为例: image.png 2.1 规格化的值 阶码的位模式(二进制码)既不全为 0 也不全为 1 。 阶码的值 。 浮点数数值舍入 IEEE 浮点格式定义了四种不同格式的舍入方式,默认的方法是向偶数舍入。 3.1 向上舍入 。 3.2 向下舍入 。 24 位,双精度浮点数有效位数为 53 位(隐含尾数未显示的首位 1 )。 对于非规格化数:单精度浮点数有效位数为 23 位, 双精度浮点数有效位数为 52 位。

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    浮点数

    2、浮点数二进制表示 基数为2,只保留符号位(s)、尾数(m)、指数(e): ? 3、浮点数格式: 单精度、双精度和扩展精度。 双精度浮点数为64位: 对应于C语言中的double。 4、规格化 当指数位E表示的二进制序列不全0也不全1时,该浮点数为规格化形式。 对于规格化浮点数,IEEE—754标准规定尾数位小数点左侧的隐含位为1,此时m的计算公式为: m=| 1.M | M=“1001000….0”,1.M=1.1001000…0,带入上式得到: m=1+ )、尾数m的最小值为1,对应的M全为0,最大值为2-2^(-23) (3)、规格化浮点数能表示的数绝对值最大值为(2-2^(-23))x 2^(127)。 单精度规格化浮点数计算公式为: ? 6、非规格化 当E的二进制位全部为0时,该浮点数为非规格化形式。指数位e和m为: ?

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    非规则浮点数和规则浮点数

    本文由量化、数据类型、上溢和下溢衍生,将浮点数看作是实数域的一种量化方式,分析浮点数,尤其是非规则浮点数和规则浮点数之间的差异。 0. 已有多位博主撰写过关于非规则浮点数(Denormalized Number)和规则浮点数之间的区别,这里首推卢钧轶的你应该知道的浮点数基础知识。 对应浮点数取值可表示为(十进制) ? 其中对于规则浮点数而言,指数项范围为01-FE(1到254)。大于0的浮点数依次为 ? ,然而大于1的浮点数依次为 ? ,即量化间隔是不同的。 非规则浮点数的问题 非规则浮点数的表示能力依旧是有限的,同时由于其与规则浮点数不相同的定义方式,会导致计算速率方面的问题,即 非规则浮点数的计算速度慢于规则浮点数(一般而言) 对齐后,对尾数进行加/减法 规则化。对尾数进行截取,保证计算精度 舍入。判断丢失的数值,进行舍入 判断结果。判断结果是否溢出 非规则浮点计算加法时“对阶”计算有不同 。

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    浮点数基础

    浮点数基础 浮点数,是属于有理数中某特定子集的数的数字表示,在计算机中用以近似表示任意某个实数。 1 浮点数基础知识 ? 浮点数由四部分构成:符号位(Sign Bit)、尾数(Mantissa)、基数(Radix)和指数(Exponent)。 s、m、e分别为符号数、尾数和指数,n为相应的浮点数值。 ? IEEE-754规定了三种浮点数:单精度(float)、双精度(double)和扩展精度。 M为0110表示:二进制.0110 E: 规格化(normalized) 非规格化(denormalized) 2 规格化浮点数 E表示的二进制不全为0也不全为1时该浮点数为规格化浮点数。 ? s=0 m = 1.5625 e =9 n =55.5112 单精度浮点数的公式可表示为: ? 3非规格化浮点数 E的二进制位全为0时该浮点数为非规格化浮点数。 bias=127 ?

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    JAVA浮点数看这一篇就够了

    这不明明是浮点数1.0的二进制表示吗? 这就要谈一下浮点数的精度问题了。 ---- 浮点数的精度问题! 学过 《计算机组成原理》 这门课的小伙伴应该都知道,浮点数在计算机中的存储方式遵循IEEE 754 浮点数计数标准,可以用科学计数法表示为: 微信截图_20200417195858.png 只要给出 比如经典面试题:编写两个任意位数大数的加法、减法、乘法等运算。 方法二:Java的大数类是个好东西 JDK早已为我们考虑到了浮点数的计算精度问题,因此提供了专用于高精度数值计算的大数类来方便我们使用。 Java的大数类位于java.math包下: image.png ​ 可以看到,常用的BigInteger 和 BigDecimal就是处理高精度数值计算的利器。

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    Java】IEEE754浮点数中的特殊数

    IEEE 754浮点数标准详解 http://c.biancheng.net/view/314.html public class a { public static void main(String System.out.println(a/a); } } 输出结果: Infinity Infinity 0.0 -Infinity -0.0 NaN NaN 这是IEEE754中的五个特殊浮点数

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    P2142 高精度减法

    题目描述 高精度减法 输入输出格式 输入格式: 两个整数a,b(第二个可能比第一个大) 输出格式: 结果(是负数要输出负号) 输入输出样例 输入样例#1: 2 1 输出样例#1:

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    Java从入门到失业》第三章:基础语法及基本程序结构(3.7):运算符(基本算数运算符、原码、反码、补码)

    3.7运算符       数学运算是计算机的基本用途之一,Java提供了非常丰富的运算符来支持。 在Java中,参与运算的2个数有浮点数时,就会自动将非浮点数变成浮点数来运算。 下面为了节省篇幅,就不再分别列出代码和结果了。 : / by zero at ch03.JibenYunsuanfu.main(JibenYunsuanfu.java:16) 我们看到,浮点数0除以0,得到NaN;正负浮点数除以0得到正负无穷大 看起来很完美吧,但是有2个问题: 0的表示不唯一 无法将减法转换为加法 0的表示不唯一一目了然,为什么不能将减法转换为加法? 那么又为什么要把减法转换为加法呢?我们学习过计算机组成,知道CPU中只有加法寄存器,因为计算机中处理加法比较简单,如果要直接处理减法,需要增加逻辑部件,而且处理减法有借位问题很麻烦。

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    理解浮点数

    相信大家在平常的 JavaScript 开发中,都有遇到过浮点数运算精度误差的问题,比如 console.log(0.1+0.2===0.3)// false。 本文通过介绍 Number 的二进制存储标准来理解浮点数运算精度问题,和理解 Number 对象的 MAX_VALUE 等属性值是如何取值的,最后介绍了一些常用的浮点数精度运算解决方案。 Number.EPSILON : 表示 1 与 Number 可表示的大于 1 的最小的浮点数之间的差值。值为 ? 关于 js 浮点数运算精度丢失的问题,不同场景可以有不同的解决方案。 1、如果只是用来展示一个浮点数的结果,则可以借用 Number 对象的 toFixed 和 parseFloat 方法。下面代码片段中,fixed 参数表示要保留几位小数,可以根据实际场景调整精度。

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    浮点数处理

    浮点数表达 IEEE754标准是用于规范浮点数运算的IEEE标准,用于解决浮点数标准混乱的问题。其被认证后不久,几乎所有的处理器生产商都采用这一标准,极大的推动了软件的发展。 浮点数存储的格式如下: ? float.png 浮点数由符号位,指数位和尾数三个部分组成,表达公式如下式: ? 该标准内还定义了几个特殊值: 特殊值 说明 0 指数部分和尾数部分均为1 无穷大 指数部分为(指数最大值),尾数部分为0 NaN 指数部分为(指数最大值),尾数部分不为0 浮点数计算 浮点数乘法 浮点数的乘法分为以下几个步骤 浮点数加法 浮点数的加法分为以下几个步骤: 对阶:将指数较小的浮点数进行尾数向右移位,指数同步增大,直到两个操作数的指数等 求和:对尾数进行求和 规格化:对指数和尾数做规格化,并对尾数进行舍入 ? ,操作方式与乘法相同,即完成浮点数的加法。

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    浮点数运算

    所有使用 IEEE 754 标准的编程语言,都存在浮点数运算的精度问题,不论是 C/C++、Java、Ruby,还是 Go、Python,当然 JavaScript/Node.js 也是如此。 01 — 问题 以下是浮点数常见运算出现问题的示例: 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004 0.3 - 0.1 = 0.09999999999999998 02 — 解决 一般解决上述运算精度问题的主要思想是通过将浮点数运算转化为整数运算。 一、直接扩大缩小倍数 比如: ( 0.1 * 10 + 0.2 * 10 ) / 10 = 0.3 这种方式乍一看好像是转化成了整数运算,但其实也是存在问题的,因为其扩大倍数的时候仍然是浮点数运算, 二、通过检测小数的位数转换为整数 上一种方式的软肋在于转换为整数的过程仍然是浮点数运算,然而这种完全是可以通过另一种途径解决。

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    PHP浮点数

    参考文章,鸟哥的两篇文章外加IEEE 754 PHP 浮点数的一个常见问题的解答 关于PHP浮点数你应该知道的 IEEE 754 / IEEE二进制浮点数算术标准 IEEE 754 全称为,IEEE二进制浮点数算术标准 , 此标准中,规定了浮点数二进制表示的规范: 浮点数二进制表示包括三部分, 符号位, 用1个字节来表示 指数位, 有效数字 如: 单精度浮点数共32位(bit),1bit的符号位,8bit指数位,23bit 有效数字 双精度浮点数共64位(bit),1bit的符号位,11bit指数位,52bit有效数字 浮点数表示为二进制的计算方式是: 浮点数二进制表示学习笔记 整数部分除以2取余,然后再用所得的商除以2取余 浮点数转化为二进制的例子 10.625转化为二进制 整数部分10, 对2求余, 商继续对2求余,直到商为0, 再逆序排列每一步得到的余数 计算 余数 商 10/2 0 5 5/2 1 2 2/2 0 1 看似两个相等的浮点数,其实进行比较时, 可能不想等了。

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    【mysql】算术运算符

    加法与减法运算符 SELECT 100, 100 + 0, 100 - 0, 100 + 50, 100 + 50 * 30, 100 + 35.5, 100 - 35.5 FROM DUAL; [在这里插入图片描述 此时,会将字符串转换为数值(隐式转换) SELECT 100 + '1' # 在Java语言中,结果是:1001。 在这里插入图片描述] SELECT 100 + NULL # null值参与运算,结果为null FROM DUAL; [在这里插入图片描述] 由运算结果可以得出如下结论: 一个整数类型的值对整数进行加法和减法操作 ,结果还是一个整数; 一个整数类型的值对浮点数进行加法和减法操作,结果是一个浮点数; 加法和减法的优先级相同,进行先加后减操作与进行先减后加操作的结果是一样的; 在Java中,+的左右两边如果有字符串, 1和除以浮点数1后变成浮点数,数值与原数相等; 一个数除以整数后,不管是否能除尽,结果都为一个浮点数; 一个数除以另一个数,除不尽时,结果为一个浮点数,并保留到小数点后4位; 乘法和除法的优先级相同,进行先乘后除操作与先除后乘操作

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    java float double精度为什么会丢失?浅谈java浮点数精度问题

    于是带着这个问 题,做了一次关于float和double学习,做个简单分享,希望有助于大家对java 浮 点数的理解。 关于 java 的 float 和 double Java 语言支持两种基本的浮点类型: float 和 double 。java 的浮点类型都依据 IEEE 754 标准。 IEEE 754 用科学记数法以底数为 2 的小数来表示浮点数。32 位浮点数用 1 位表示数字的符号,用 8 位来表示指数,用 23 位来表示尾数,即小数部分。作为有符号整数的指数可以有正负之分。 对于64 位双精度浮点数,用 1 位表示数字的符号,用 11 位表示指数,52 位表示尾数。如下两个图来表示: float(32位): ? double(64位): ?

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    语音增强(降噪)之一——谱减法

    博主最近转战语音增强研究,刚学习了最基础也是最成熟的方法——谱减法,最早是boll提出的《Suppression of acousic noise in speech using spectral subtraction 一、原理 顾名思义,谱减法,就是用带噪信号的频谱减去噪声信号的频谱。 谱减法基于一个简单的假设:假设语音中的噪声只有加性噪声,只要将带噪语音谱减去噪声谱,就可以得到纯净语音,这么做的前提是噪声信号是平稳的或者缓慢变化的。 为了改善这种情况,许多人都对传统的谱减法进行了改进,今天主要说的是 Berouti的改进方法,上个世纪的论文了《Enhencement OF Speech Corrupted  by  Aconstic 利用过减技术的谱减法去除噪音后的波形图,beta值不同,得到的宽带噪音和”音乐噪音“的比例也不同。 (1)beta=0.005,宽带噪音基本上被完全去除,但是“音乐噪声"很明显。 ?

    2.8K61

    Postgresql兼容Oracle改造系列——时间减法

    1 背景描述 Postgresql中时间减法运算结果都是interval,但是在Oracle中sysdate与date减法结果是numeric,差异会导致一些函数无法正确使用,比如 ceil 、 round 2 场景分析 Oracle中并不是所有的时间减法都是会等于浮点型,这里分析几种场景。

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