浮点数是实数的近似值,可以表示比整数更大的范围,但使用相同数量的内存,代价是精度较低。如果您的问题是关于小算术错误(例如为什么0.2 + 0.1等于0.300000001?)或十进制转换错误,请在发布之前阅读下面链接的“信息”页面。
我有一个c ++的浮点数,数字可以是不同的形式,例如: 355.5或9.9(这是测试代码的输入)。我有一个函数,它是float return_max(angle_set_t * angles){...
我必须在float中输入+ NaN或-NaN并转换为另一个人工浮动形式,称为tinyfp(1个符号位,3个指数位,4个小数位),或者在tinyfp中输入...
math.h中的cos()运行速度比x86 asm fcos快。下面的代码在math.h中的x86 fcos和cos()之间进行比较。在此代码中,100万次asm fcos花费150ms; 1000000次cos()......
为什么有些数字在存储为浮点数时会失去准确性?例如,十进制数9.2可以精确表示为两个十进制整数(92/10)的比率,两者都可以...
为什么浮点数据类型的精度与其大小成正比?例如:std :: cout << sizeof(float)<<“\ n”; //这在我的机器上给出4“debian 64 bit”和“gcc 6.3 ....
基本上,我将float转换为int,但我并不总是有预期的值。这是我正在执行的代码:x = 2.51 print(“--------- 251.0”)y = 251.0 print(y)print(int(y))print(“--- ...
类似于如何在Haskell中生成NaN ...在C中,有一个由math.h定义的INFINITY宏。再次,在http://hackage.haskell.org/package/ClassyPrelude-0.1/docs/Prelude-Math.html我可以......