


Ketepatan Berganda dan Ketepatan Tempat Perpuluhan
Dalam pengaturcaraan komputer, jenis data ketepatan berganda sering diandaikan mempunyai ketepatan anggaran 15 tempat perpuluhan. Walau bagaimanapun, perwakilan nombor tertentu, seperti 1.0/7.0, nampaknya mempunyai lebih ketepatan apabila diwakili secara dalaman dalam pembolehubah. Artikel ini akan meneroka sebab ini berlaku dan sebab ketepatan sering digambarkan sebagai sekitar 15 tempat perpuluhan.
Perwakilan Dalaman
Dua IEEE mempunyai 53 bit bererti, lebih kurang sama dengan 15.95 digit perpuluhan. Untuk mengambil kira pembundaran, pelaksanaan menetapkan ketepatan (DBL_DIG) kepada 15. Ini memberikan hampir digit perpuluhan tambahan ketepatan melebihi apa yang tersirat oleh DBL_DIG.
Ketepatan Output
Apabila memaparkan dua kali ganda, penyusun biasanya membundarkan nilai berdasarkan ketepatan. Contohnya, 1.0/7.0, apabila dipaparkan dengan "%.17g", mempunyai ketepatan 17 digit. Walau bagaimanapun, jika "%.64g" digunakan, tiada digit bererti muncul melebihi ketepatan 15 digit yang dijangkakan.
Kesimpulan
Nombor ketepatan berganda mempunyai perwakilan dalaman yang membenarkan sekitar 15.95 digit perpuluhan ketepatan. Walau bagaimanapun, disebabkan pembundaran, ketepatan yang dipaparkan biasanya ditetapkan kepada 15 tempat perpuluhan. Penjelasan ini membantu menjelaskan sebab nombor tepat tertentu, seperti 1.0/7.0, nampaknya mempunyai lebih ketepatan secara dalaman tetapi masih mematuhi anggaran ketepatan 15 digit apabila dipaparkan.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Ketepatan Berganda Nampaknya Mempunyai Lebih Banyak Tempat Perpuluhan Daripada 15 yang Diiklankan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Artikel ini menerangkan Perpustakaan Templat St Standard (STL), yang memberi tumpuan kepada komponen terasnya: bekas, iterator, algoritma, dan functors. Ia memperincikan bagaimana ini berinteraksi untuk membolehkan pengaturcaraan generik, meningkatkan kecekapan kod dan kebolehbacaan t

Artikel ini memperincikan penggunaan algoritma STL yang cekap dalam c. Ia menekankan pilihan struktur data (vektor vs senarai), analisis kerumitan algoritma (mis., Std :: Sort vs Std :: partial_sort), penggunaan iterator, dan pelaksanaan selari. Perangkap biasa seperti

Artikel ini membincangkan penghantaran dinamik dalam C, kos prestasinya, dan strategi pengoptimuman. Ia menyoroti senario di mana penghantaran dinamik memberi kesan kepada prestasi dan membandingkannya dengan penghantaran statik, menekankan perdagangan antara prestasi dan

C 20 julat meningkatkan manipulasi data dengan ekspresi, komposiliti, dan kecekapan. Mereka memudahkan transformasi kompleks dan mengintegrasikan ke dalam kod sedia ada untuk prestasi dan kebolehkerjaan yang lebih baik.

Artikel ini membincangkan menggunakan semantik Move dalam C untuk meningkatkan prestasi dengan mengelakkan penyalinan yang tidak perlu. Ia meliputi pelaksanaan pembina bergerak dan pengendali tugasan, menggunakan STD :: bergerak, dan mengenal pasti senario utama dan perangkap untuk Appl yang berkesan

Artikel ini butiran pengendalian pengecualian yang berkesan di C, meliputi percubaan, menangkap, dan membuang mekanik. Ia menekankan amalan terbaik seperti RAII, mengelakkan blok tangkapan yang tidak perlu, dan pengecualian pembalakan untuk kod yang mantap. Artikel ini juga menangani perf

Artikel membincangkan penggunaan rujukan RValue yang berkesan dalam C untuk bergerak semantik, pemajuan sempurna, dan pengurusan sumber, menonjolkan amalan terbaik dan penambahbaikan prestasi. (159 aksara)

Pengurusan memori C menggunakan petunjuk baru, memadam, dan pintar. Artikel ini membincangkan manual vs pengurusan automatik dan bagaimana penunjuk pintar menghalang kebocoran memori.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).
