今天我们来看一个在 PHP 中比较有意思的事：浮点数(floats) <?php die(var_dump(1200.85 * 100 === 120085)); 你认为上面的代码会出现什么结果呢？...这种比较视情况而定 其实很简单，因为在这里，我们使用了 === 来做比较，所以这个结果很清晰的就是 false， 因为我们左边是一个 floats 类似的数，右边是一个 int 类型的数。...PHP 文档的时候：http://php.net/manual/zh/language.types.float.php 有注意那个很大的 Warning 的话，你应该就会明白：这里的核心问题其实就是浮点数的精度...那这样的话，我们如何比较才是我们期望的值呢？...，或者是使用一些保险的手段进行比较，不然就会吃大亏！
PHP手册里有一句话：永远不要比较两个浮点数是否相等。 计算机内部处理浮点数的方式决定了浮点数不可能100%的精确，所以在处理浮点数运算时会出现精度损失问题。...声明一点：这不是PHP的问题，而是计算机内部处理浮点数的问题！在C/JAVA中也会遇到同样的问题。...详细的解释可参看《深入浅出浮点数 》 延伸一下：我们同样不能使用>、=或<= 那么，我们应该怎么比较两个浮点数相等呢？ 看了上面的介绍后，我们就知道了：没办法精确的比较两个浮点数相等！...so..我们只能在我们要的精度范围内比较（比如上面的示例，我们只需要比较$c在小数点后两位内等于41.12即可）。 下面是PHP手册评论中的示例 [php] view plaincopyprint?
按照存储大小，把浮点型划分为 f32 和 f64。其中 f64 是默认的浮点类型。f32 又称为 单精度浮点型。...f64 又称为 双精度浮点型，它是 Rust 默认的浮点类型.Rust 中不能将 0.0 赋值给任意一个整型，也不能将 0 赋值给任意一个浮点型。...let price9 = 18.00; // 默认是 f64 let price10:f32 = 8.88; let price11:f64 = 168.125; // 双精度浮点型
我们在编程中经常需要对两个浮点型比较大小，下面我就来分享一段这样的代码，同时也展示了Go语言函数式编程的独特魅力： import ( "fmt" "math" ) func main() {...== b || math.Abs(a-b) < this() } %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 再来分享一个较完整的处理浮点数的结构体
那么MySQL的浮点型在什么情况下表示成正常的实数（如0.18，2.345），什么情况下表示成科学计数法（如1.23e+12，2.45e-16）呢？...下面我们进行更精确的实验以及从源码角度来解释MySQL对于浮点数的显示问题。...另外由于上面的select并没有来自某个具体表，所以浮点数展示的规则是和存储引擎没有关系的，MySQL对于浮点数展示包装的逻辑是在server层完成的。 我们去代码里验证一下这个规律是否正确。...如果同样数值的’e’format不会丢失有效数字，MySQL就会把该浮点数从’f’format转为’e’format。 下面的这个if语句确定了用’f’format表示浮点数的条件。...2个条件： 用’f’format表示浮点数不会因为宽度限制造成精度丢失。
〇、概述 浮点型：与整型不同，浮点型是指可以有小数点及以后数据部分的数据。...单精度浮点型 用英文 single 表示 双精度浮点型 用英文 double 表示 一、单精度浮点型 有符号整型 是一般是指带有正负号的整型。...但在某些情况下，使用单精度浮点型能够能够表现出更好的性能（单精度浮点型所占用的存储空间比较小，因此对于内存的占用也比较小）这时候就需要使用强制转换来将其变成双精度浮点型。 例2....运算中的注意事项 双精度浮点型 与 整型 做数学运算结果仍是 整型 （上一节说的） 双精度浮点型 与 单精度浮点型 做数学运算结果是 单精度浮点型 双精度浮点型 与 字符型、逻辑型 做运算结果是 双精度浮点型...单精度浮点型 与 整型 不能做数学运算 （上一节说的） 单精度浮点型 与 字符型、逻辑型 以及 任何浮点型 做运算都是 单精度浮点型。
在引入知识之前，先来看一个案例，就知道了解浮点型数据存储的重要性与必要性。...那就有必要让我们来了解浮点型数据的存储啦！...2.那么浮点型数据是怎么存储的呢？...事实上，c语言内存存储浮点数时，也确实是只存储S、和指数E有关的一个值、和M有关的一个值(注意，这里不是直接存E、M) 详情如下: 相对应的float型是32位的，它的存储空间如下： ...浮点型数据存储是很重要的知识点，它也加强了我们对数据存储的了解！
a=0.5,b=0.75,c == 1.25 为什么会时好时坏，因为不是所有的小数能用浮点数标准 ( IEEE 754 ) 表示出来。...所以，判断两个浮点数变量是否相等，不能简单地通过 "==" 运算符实现，浮点数进行比较时，一般比较他们之间的差值在一定范围之内。...feq(float a,float b){ return fabs(a,b)<FLT_EPSILON; } FLT_EPSILON 数值是 1.192092896e-07F,最小的 float 型数...这也就解释了为什么浮点型精度丢失问题。 3 float 存储原理 float 型在内存中占 4 个字节。...将一个 float 型转化为内存存储格式的步骤为： 先将这个实数的绝对值化为二进制格式，注意实数的整数部分和小数部分的二进制方法在上面已经探讨过了。
#1024程序员节｜用代码，改变世界# 目录 一、整形的存储 1.原码、反码、补码的概念 （1）正数的原反补码： （2）负数的原反补码： （3）原码运算： 2.大小端介绍： 二、浮点型的存储 1.浮点型的存储...2.浮点型的读取： 一、整形的存储 以整形int为例，我们知道在c语言中整形int占四个字节，那么在计算机中这四个字节又是怎样将数据存储下来的呢？...以32位浮点数为例，留给M只有23位，将第一位的1舍去以后，等于可以保存24位有效数字。 至于指数E，情况就比较复杂。...比如，2^10的E是10，所以保存成32位浮点数时，必须保存成10+127=137，即 10001001。 举个例子：浮点型float= -6.5的存储。...-6.5(十进制)---->0110.1（二进制）---->1.101*2^2 S=1，M=1.101,E=2 2.浮点型的读取： 我们知道浮点型在内存中的存储后，将步骤反过来就是取出的过程了。
在百思不得其解下 ，我查阅各个文章都没有很好的 专门关于 浮点精度缺失 导致 预期结果 的文章 所以在此记录， 结果： 其实在C语言中浮点型是有误差的，会导致结果不一样， 比如我们不可以直接把两个浮点型用...= 比较的（注：只要是关于大小比较都不可以），因为小数位是不一样的，所以再等号上要比较浮点型解决方法是 abs(x-y) <1e-6 （小于则认为二者一样，否则不一样（大于或者小于，要得到具体去掉绝对值函数...0.3333那结果是0.0000333就不为0， 那么如果此时判断语句为if Δ<0 就不能达到预期效果了，所以为了避免这种情况，解决办法： 设置一个足够小的值（一般情况用10e-6）当作0,使其作为浮点型之间判断大小的准则
一.浮点数据类型 float double long double 注意在定义 float 类型的变量时，默认是 double 型的，在数据后面加个 f 就是float类型的了。...浮点数存储规则 根据国际标准IEEE（ 电器和电子工程协会 ） 754，任意一个二进制浮点数V可以表示成下面的形式： --（-1）^ S * M * 2 ^ E --（-1）^ S 表示符号位，当 S...以32位 浮点数为例，留给M只有23位， 将第一位的1舍去以后，等于可以保存24位有效数字。 至于指数E，情况就比较复杂。...下面以32位的浮点数为例： 然后，指数E从内存中取出还可以再分成三种情况： E不全为0或不全为1 这时，浮点数就采用下面的规则表示，即指数E的计算值减去127（或1023），得到真实值，再将 有效数字...这就涉及到浮点型数据的存储与读取了 请看下图： 我们把代码改成下图所示，就能看见小数点后更多的数字： 例2： #include int main() { float a=5.5f
Golang系列之浮点型与复数类型 1、浮点类型定义 浮点类型也可以称之为浮点数，用于存储小数类型的数据，比如3.14等等，都是浮点型 var price float32 = 100.12 fmt.Println...("price="+price) 2、浮点类型表示 浮点型存储分为三个部分，符号位+指数位+尾数位，一般使用E指数位来表示， E为16进制的一个符号指数位，表示的是10的n次方，eg：1.34E08，...前面说了，浮点数不是一种精确的表达方式，会有一定精度误差，所以不能直接拿两个浮点数进行比较。...看起来相等的十进制数，在底层转化为二进制时会丢失精度，所以去比较 然后，怎么判断两个浮点数相等？...只能在允许误差的情况，进行比较，方法引用博客：Go 数据类型篇：浮点型与复数类型 // 最小误差值 p := 0.000001 // 判断两个浮点数误差是否在误差值之间 if math.Dim(float64
工作中经常使用到C/C++，为对C有个比较深刻的了解，重新拾起学习C的任务。在看书的同时，记录下思考的过程，也记录下重要的知识点。...上面提及到，有/无符号编码的格式比较重要的一个区别便是其最高位是否使用1来表示负数。...浮点数其实就是科学计数法在计算机中的表现形式。...这也浅出一个编程中经常遇到的问题，浮点数为什么很多情况下并不是精确的 浮点数为什么是不精确的？ 最直接的原因，便是十进制数的小数位，在小数最后一位非5时，并不能精确的转换成二进数。 如。...float a = 123.5; float b = 122.5; printf("a-b = %f \n",a-b); // a-b = 1.000000 在实际运用中，对于浮点数的比较是否相同
http://blog.csdn.net/tjlakewalker/article/details/6836735
Object.keys 返回一个所有元素为字符串的数组，其元素来自于从给定的object上面可直接枚举的属性。这些属性的顺序与手动遍历该对象属性时的一致。
---- 本节知识视频教程 文字讲解开始： 一、浮点型数据 浮点型：就是指数学中的含有小数的那些数据，只不过在计算机中的小数长度是有限的。 如何得到浮点型数据？...其实方法很简单，我们可以通过数学除法就可以直接得到浮点型。 我们也可以认为判断进行赋值，直接对变量通过赋值的方式，可以得到浮点型。...我们可以采用系统内置函数int，以下举例使用int函数的方式： >>>t=input("t=") t=3 >>>t '3' >>>t=int(t) >>>t 3 >>>t+1 4 那么如何将整型转浮点型...举例： >>>t 3 >>>t=t/1 >>>t 3.0 如果想要浮点型转整型呢？ 通过int函数转的方式，其实是属于正数的向下取整。所谓向下取整，就是指得到的结果比原数小的最接近的整数。...2、掌握float浮点型。有小数的数据类型。通过除法的方式可以直接得到浮点型数据。
本文将介绍Java中的各种变量类型，包括浮点型、字符型和布尔型，以及字符串类型的使用。通过本文的学习，您将更好地理解Java中变量的特性和用法，为编写高效的Java程序打下坚实的基础。...一、变量 1.1 浮点型 双精度浮点型 double d = 3.14; System.Out.println(d); 在 Java 中, int 除以 int 的值仍然是 int(会直接舍弃小数部分)...double 类型的内存布局遵守 IEEE 754 标准(和C语言一样), 尝试使用有限的内存空间表示可能无限的小数, 势 必会存在一定的精度误差，因此浮点数是个近似值，并不是精确值 单精度浮点型...由于表示的数据精度范围较小, 一般在工程上用到浮点数 都优先考虑 double, 不太推荐使用 float. float的包装类型为Float 1.2 字符型变量 char c1 = 'A'; //...全篇总结 上述介绍了Java中的各种变量类型，包括双精度浮点型、单精度浮点型、字符型、布尔型和字符串类型。
Java中浮点数的比较 普通>和<在比较时可能出现的问题 Double.compare()源码 普通>和<在比较时可能出现的问题 通常，我们直接使用对数字进行比较。...但是在用这些符号进行浮点数比较时，不够严谨（NaN、0.0、-0.0，详见IEEE754标准）。建议使用Double.compare()或Float.compare()进行比较。...NaN) } 源码将浮点数转化为long类型的位序列，并根据IEEE754标准进行大小比较，可以解决0.0、-0.0的比较问题(0.0 > -0.0)，以及NaN的问题(NaN永远比!
原文地址：http://eux.baidu.com/blog/fe/关于js中的浮点运算 ?...浮点数在计算机中的存储 IEEE标准 首先科普一下 js 中使用的二进制浮点数算术标准 IEEE_754 他采用的存储格式为： E = (-1)^ × M × ^E (-1)^s表示符号位，当s=0，...1100110011001100110011001100110011001100110011001101 + 0 01111111100 1001100110011001100110011001100110011001100110011010 计算的话，手动画一画也没啥大问题，不过身为程序员就比较懒了...另外，由于js并没有特别区分整型和浮点型，实际上整型在 js 里面也是用浮点数的结构存储的，不过放在了尾数部分，以便于在计算过程总能随意自由切换。...那要怎么在 js 中尽可能准确的计算出结果，以及怎么判断两个小数是否相等呢，敬请期待下回分解～ 参考资料 IEEE_754-1985 how to round binary fractions 浮点数的二进制表示
判断是否相等 因为一个浮点数的存储并不总是精确的，例如在经过大量计算之后可能会将3.14保存为3.1400000000001或者3.1439999999999，这时候如果直接用==来比较这两个数的话会输出错误的结果...这是一个bug，只能将结果放在字符串中然后和-0.00比较，如果对比成功那么将结果加上eps来变回0.00 。 参考 《算法笔记》胡凡著
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