浮点数

首先要说的是python中的除法运算，在python 2.5版本中存在两种除法运算，即所谓的true除法和floor除法。当使用x/y形式进行除法运算时，如果x和y都是整形，那么运算的会对结果进行截取，取运算的整数部分，比如2/3的运算结果是0；如果x和y中有一个是浮点数，那么会进行所谓的true除法，比如2.0/3的结果是0.66666666666666663。另外一种除法是采用x//y的形式，那么这里采用的是所谓floor除法，即得到不大于结果的最大整数值，这个运算时与操作数无关的

基本思想 基数排序是一种非比较型整数排序算法，其原理是将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。由于整数也可以表达字符串（比如名字或日期）和特定格式的浮点数，所以基数排序也不是只能使用于整数。 基数排序可以采用两种方式： LSD（Least Significant Digital）：从待排序元素的最右边开始计算（如果是数字类型，即从最低位个位开始）

摘要：随着我国经济的发展，科学技术也因此取得了巨大进步，尤其在技术密集型的电力行业，其发展在很大程度上受益于技术的进步。如继电保护技术的发展与应用，有力的保障了电力系统运行的安全性和可靠性。在科技的推动下，继电保护技术越来越成熟，必将更好的发挥对电力系统的保护作用

摘要：随着我国经济的发展，科学技术也因此取得了巨大进步，尤其在技术密集型的电力行业，其发展在很大程度上受益于技术的进步。如继电保护技术的发展与应用，有力的保障了电力系统运行的安全性和可靠性。在科技的推动下，继电保护技术越来越成熟，必将更好的发挥对电力系统的保护作用

离散化本质上可以看成是一种 哈希，其保证数据在哈希以后仍然保持原来的全/偏序关系。 通俗地讲就是当有些数据因为本身很大或者类型不支持，自身无法作为数组的下标来方便地处理，而影响最终结果的只有元素之间的相对大小关系时，我们可以将原来的数据按照从大到小编号来处理问题，即离散化。 用来离散化的可以是大整数、浮点数、字符串等等

时间序列（time series）数据是一种重要的结构化数据形式，应用于多个领域，包括金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等。在多个时间点观察或测量到的任何事物都可以形成一段时间序列。很多时间序列是固定频率的，也就是说，数据点是根据某种规律定期出现的（比如每15秒、每5分钟、每月出现一次）

适用范围：实现目标　其宗旨在于，无论是纯软件、纯硬件或软硬件组合的方法都能实现符合本标准的浮点系统。系统的程序员或系统用户可以知道是否符合本标准。要求软件支持才能符合本标准的硬件部分，离开软件便不能看作与本标准符合

float f=5.0f; long l=5; f==l; 结果是true 浮点数与整数进行比较 只要值相等就返回true && 是逻辑与运算符，它只在第一个操作数为真时才对第二个操作数进行求值。这个特性被称为“短路求值”，可以提高程序的效率和性能。 因此，可以总结出以下区别： & 是按位与运算符，&& 是逻辑与运算符

实数，是有理数和无理数的总称。数学上，实数定义为与数轴上的实数，是有理数和无理数的总称。数学上，实数定义为与数轴上的实数，点相对应的数

2004年秋浙江省计算机等级考试二级C 编程题(1) （C语言代码） 浮点数家族包括float，double，long double类型。 通常，float以1个字32bit表示，7个有效位；double以2个字64bit表示，16个有效位；，long double以3或4个字表示。 浮点数字面值在缺省情况下都是double类型； 执行浮点数运算时选用double，因为float精度不够且double与float的计算代价相差无几，甚至double更快于float； 对于整型变量来说，他的类型默认转换是double，而非float