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float类型加法精度损失问题(C++)

分析与验证 测试代码 int a=406682816; int c=a+1.0f; int mask = 1; // 浮点类型的a float fa = a;...// 浮点类型的a+1.0f float fc = a+1.0f; cout << a << endl; cout << c << endl; cout <<...类型的内存分布在IEEE 754标准里有规定:对于大小为32-bit的浮点数(32-bit为单精度,64-bit浮点数为双精度,80-bit为扩展精度浮点数) 其第31 bit为符号位,为0则表示正数,...(截自网络): [20170215225457756.png] 也即,float类型可以用于数值计算的位数少于int(只有23位),通过符号位,幂数以及系数位来做计算,示例中做了1.0f的加法后,并没有改变内存的布局...这里也从侧面提醒我们,在做要求精度的计算时,避免使用float类型是上佳之策,否则,即是我们明白float类型的计算原理依然会踩坑..

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PHP float 精度

21) "123456789.11000999808" var_dump($a === $b); // bool(false) - 说明 $a 还是携带着 float精度 var_dump($b...dump((int) round($n * 100)); // 1999 分析 看文档: gettype | php.net Float 浮点型 | php.net 浮点型(也叫浮点数 float,双精度数...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。 实例 1:说明在 PHP 中 float 与 dobule 是一回事。在 C 级别,所有内容都存储为 double。...实例 2、3:float 的比较结果是 _视情况而定_,永远不要相信浮点数结果精确到了最后一位。 实例 4:出现这个问题是因为浮点数计算涉及精度,当浮点数转为二进制时有可能会造成精度丢失。...N 时,N 后的数会被舍去,导致精度丢失。

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计算误差的真相:为什么 float 加法会出现精度损失?

1.2、float类型的特点,包括精度限制float类型是一种浮点数类型,用于表示带有小数的数字。...单精度float类型只能表示单精度浮点数,即32位(4字节)的浮点数。运算速度快:由于占用空间少,所以float类型的运算速度比较快。...可用科学计数法表示:由于float类型的精度有限,因此可以使用科学计数法来表示超过范围的数字。float类型是一种精度有限但可以快速运算的浮点数类型。在处理较大或较小的数字时,需要注意其精度限制。...为了避免误差累积的问题,可以使用高精度的数值类型或者采用一些特殊的算法来处理。例如,可以使用BigDecimal类来处理小数的加法运算,该类提供了高精度的计算功能,可以保证结果的精度和准确性。...三、如何减少float相加精度损失?在进行浮点数相加时,精度损失是不可避免的,但可以通过一些方法来尽可能地减少精度损失。尽量避免使用float类型进行累加操作。将相近的数值合并。

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精度加法和高精度减法

(期末了,天天都会想创作,但是有点怕费时间,耽误复习,之前想发一个关于C语言程序漏洞的博客,但是写一半操作发现那个漏洞被vs改了,因此没发布,今天就写一下我前几周写过的算法题,高精度加减法吧(用C++写法更方便...1.引入: 高精度算法:是可以处理较大数据的算法,这里所说的较大数据指的是已经爆了long long范围的,而此算法是模拟正常加减法计算操作的算法。...2.高精度加法 (题目链接:P1601 A+B Problem(高精) - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn)) #include #include using namespace std; typedef long long ll; int main() { //因为加法都是从后往前加,但是数据输入时却是从前往后输入,因此先把他当作字符串输入...(题目链接:P2142 高精度减法 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn)) 与加法相似,但是要多调换字符串这一步骤 #include #include

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

由于对float或double 的使用不当,可能会出现精度丢失的问题。问题大概情况可以通过如下代码理解: ?...IEEE 754 定义了32 位和 64 位双精度两种浮点二进制小数标准。 IEEE 754 用科学记数法以底数为 2 的小数来表示浮点数。...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): ?...也就是说 20014999 虽然是在float的表示范围之内,但 在 IEEE 754 的 float 表示法精度长度没有办法表示出 20014999 ,而只能通过四舍五入得到一个近似值。...总结: 浮点运算很少是精确的,只要是超过精度能表示的范围就会产生误差。往往产生误差不是 因为数的大小,而是因为数的精度。因此,产生的结果接近但不等于想要的结果。

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