Float vs. Double: Bilakah Ketepatan Penting dalam Pengaturcaraan?

Memahami Perbezaan antara Float dan Double

Apabila mendalami bidang pengaturcaraan, anda mungkin menghadapi dua jenis data berbeza yang biasa digunakan untuk mewakili nombor titik terapung: terapung dan berganda. Pada pandangan pertama, mereka kelihatan boleh ditukar ganti, memberikan hasil yang sama. Walau bagaimanapun, pemeriksaan yang lebih dekat mendedahkan perbezaan yang ketara dalam ketepatan.

Ketepatan Ganda: Gandakan Ketepatan

Seperti namanya, dua kali ganda memiliki ketepatan dua kali ganda apungan . Perbezaan ini diterjemahkan kepada bilangan digit perpuluhan yang lebih tinggi yang dikekalkan semasa pengiraan. Khususnya, double memberikan 15 digit perpuluhan ketepatan, manakala apungan menawarkan hanya 7.

Implikasi Kehilangan Ketepatan

Ketepatan terapung yang dikurangkan boleh mengakibatkan pemangkasan yang lebih besar ralat terkumpul dalam berbilang pengiraan. Pertimbangkan contoh berikut:

a = 1.f / 81  # f suffix denotes a float
b = 0
for i in range(729):
    b += a
print(f"{b:.7g}")  # prints 9.000023

Sebaliknya, menggunakan gandaan:

a = 1.0 / 81  # no suffix denotes a double
b = 0
for i in range(729):
    b += a
print(f"{b:.15g}")  # prints 8.99999999999996

Seperti yang anda boleh perhatikan, gandaan mengekalkan ketepatan yang lebih tinggi, menghasilkan jumlah yang lebih tepat.

Julat dan Had

Satu lagi perbezaan ketara terletak pada maksimum nilai yang boleh diwakili oleh setiap jenis data. Apungan mempunyai nilai maksimum kira-kira 3e38, manakala gandaan boleh mengendalikan nilai sehingga 1.7e308. Oleh itu, menggunakan apungan meningkatkan kemungkinan menghadapi "infiniti" apabila berurusan dengan nombor yang besar.

Melebihi Terapung dan Beregu

Dalam situasi di mana ketepatan dua kali ganda terbukti tidak mencukupi, panjang double boleh menawarkan ketepatan yang lebih tinggi. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk ambil perhatian bahawa semua jenis titik terapung mempamerkan ralat pusingan. Untuk aplikasi yang menuntut ketepatan melampau (seperti pengiraan kewangan), adalah dinasihatkan untuk menggunakan jenis data integer atau kelas pecahan khusus.

Kebimbangan Penjumlahan

Apabila mengumpul banyak terapung- nombor mata, elakkan menggunakan operator = kerana ia boleh membawa kepada pengumpulan ralat yang cepat. Sebaliknya, pertimbangkan untuk menggunakan fsum (dalam Python) atau melaksanakan algoritma penjumlahan Kahan untuk mengurangkan kesan ini.

Atas ialah kandungan terperinci Float vs. Double: Bilakah Ketepatan Penting dalam Pengaturcaraan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!