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