


Ungkapan Titik Terapung C#: Menganalisis Perbezaan antara Penukaran Jenis Paksa dan Tugasan Pembolehubah
Dalam C#, ungkapan aritmetik titik terapung yang kelihatan mudah boleh membawa kepada hasil yang tidak dijangka. Artikel ini menyelidiki isu ini dan menjelaskan sebab asas perbezaan yang diperhatikan.
Huraian Masalah
Pertimbangkan coretan kod berikut:
int speed1 = (int)(6.2f * 10); float tmp = 6.2f * 10; int speed2 = (int)tmp;
Secara intuitif, kami menjangkakan speed1
dan speed2
mempunyai nilai yang sama, kedua-duanya mewakili 6.2f darab 10. Walau bagaimanapun, pada hakikatnya, kedua-dua pembolehubah mempunyai nilai yang berbeza:
<code>speed1 = 61 speed2 = 62</code>
Perbezaan ini menimbulkan persoalan: Mengapa operasi yang kelihatan serupa ini menghasilkan hasil yang berbeza?
Penjelasan
Untuk memahami sebab di sebalik tingkah laku ini, seseorang mesti menyelidiki kehalusan aritmetik titik terapung C#.
Dalam ungkapan pertama (int)(6.2f * 10)
, hasil pendaraban 6.2f * 10
dianggap sebagai nombor titik terapung berketepatan dua kali (64 bit) sebelum ditukar kepada integer (32 bit). Penukaran ini memotong bahagian pecahan gandaan, menghasilkan keputusan 61.
Dalam ungkapan kedua float tmp = 6.2f * 10
, hasil pendaraban disimpan dalam pembolehubah apungan (tmp) dengan ketepatan 32-bit. Apabila tmp
ditukar kepada integer, nombor titik terapung dibundarkan kepada integer terdekat, menghasilkan 62.
Pengoptimuman Pengkompil
Perlu diperhatikan bahawa pengkompil C# mengoptimumkan kod atas sebab prestasi. Dalam kes (int)(6.2f * 10)
, pengkompil boleh memilih untuk mengekalkan nilai perantaraan sebagai dua kali ganda, mengakibatkan kehilangan ketepatan semasa pelakon. Walau bagaimanapun, dalam kes float tmp = 6.2f * 10
, pengkompil mesti membundarkan hasil kepada nilai apungan terdekat sebelum menyimpannya dalam pembolehubah, menghasilkan perbezaan dalam keputusan.
Lebih banyak cerapan
Untuk menggambarkannya dengan lebih jelas, mari kita pertimbangkan latihan berikut:
double d = 6.2f * 10; int tmp2 = (int)d; // 计算 tmp2
Dalam contoh ini, nilai tmp2
ialah 62 kerana hasil pendaraban disimpan dalam pembolehubah berganda sebelum ditukar kepada integer, dan jenis data berganda mempunyai ketepatan yang mencukupi untuk mewakili 6.2f * 10 tanpa Akan ada kehilangan ketepatan yang ketara.
Kesimpulan
Memahami sifat aritmetik titik terapung dalam C# adalah penting untuk mengelakkan hasil yang tidak dijangka. Dengan mempertimbangkan kehalusan proses pemutus dan pembundaran, pembangun boleh menulis kod yang berkelakuan seperti yang diharapkan dan mengelakkan kemungkinan ralat.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Penghantaran dan Tugasan Pembolehubah Menghasilkan Keputusan Berbeza dalam Ungkapan Titik Terapung C#?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Menguasai polimorfisme dalam C dapat meningkatkan fleksibiliti dan pemeliharaan kod dengan ketara. 1) Polimorfisme membolehkan pelbagai jenis objek dianggap sebagai objek jenis asas yang sama. 2) Melaksanakan polimorfisme runtime melalui warisan dan fungsi maya. 3) Polimorfisme menyokong lanjutan kod tanpa mengubahsuai kelas sedia ada. 4) Menggunakan CRTP untuk melaksanakan polimorfisme kompilasi masa dapat meningkatkan prestasi. 5) Penunjuk pintar membantu pengurusan sumber. 6) Kelas asas harus mempunyai pemusnah maya. 7) Pengoptimuman prestasi memerlukan analisis kod terlebih dahulu.

D destructorsprovideprecisecontroloverresourcemanagement, whisgagecollectorsautomatemememorymanagementmentbutintroduceunpredictability.c destructors: 1) membolehkancustomcleanupactionswhenobjectsaredestroyed, 2) releasereshenobjectsoThenobjects

Mengintegrasikan XML dalam projek C boleh dicapai melalui langkah-langkah berikut: 1) Menguraikan dan menghasilkan fail XML menggunakan PuGixML atau Perpustakaan TinyXML, 2) Pilih kaedah DOM atau SAX untuk parsing, 3) mengendalikan nod bersarang dan sifat berbilang level,

XML digunakan dalam C kerana ia menyediakan cara yang mudah untuk menyusun data, terutamanya dalam fail konfigurasi, penyimpanan data dan komunikasi rangkaian. 1) Pilih perpustakaan yang sesuai, seperti TinyXML, PugixML, RapidXML, dan tentukan mengikut keperluan projek. 2) Memahami dua cara parsing dan generasi XML: DOM sesuai untuk akses dan pengubahsuaian yang kerap, dan SAX sesuai untuk fail besar atau data streaming. 3) Apabila mengoptimumkan prestasi, TinyXML sesuai untuk fail kecil, PuGixML berfungsi dengan baik dalam ingatan dan kelajuan, dan RapidXML sangat baik dalam memproses fail besar.

Perbezaan utama antara C# dan C ialah pengurusan memori, pelaksanaan polimorfisme dan pengoptimuman prestasi. 1) C# menggunakan pemungut sampah untuk mengurus memori secara automatik, sementara C perlu diuruskan secara manual. 2) C# menyedari polimorfisme melalui antara muka dan kaedah maya, dan C menggunakan fungsi maya dan fungsi maya murni. 3) Pengoptimuman prestasi C# bergantung kepada struktur dan pengaturcaraan selari, manakala C dilaksanakan melalui fungsi inline dan multithreading.

Kaedah DOM dan SAX boleh digunakan untuk menghuraikan data XML dalam C. 1) DOM Parsing beban XML ke dalam ingatan, sesuai untuk fail kecil, tetapi mungkin mengambil banyak ingatan. 2) Parsing Sax didorong oleh peristiwa dan sesuai untuk fail besar, tetapi tidak dapat diakses secara rawak. Memilih kaedah yang betul dan mengoptimumkan kod dapat meningkatkan kecekapan.

C digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan permainan, sistem tertanam, urus niaga kewangan dan pengkomputeran saintifik, kerana prestasi dan fleksibiliti yang tinggi. 1) Dalam pembangunan permainan, C digunakan untuk rendering grafik yang cekap dan pengkomputeran masa nyata. 2) Dalam sistem tertanam, pengurusan memori dan keupayaan kawalan perkakasan C menjadikannya pilihan pertama. 3) Dalam bidang urus niaga kewangan, prestasi tinggi C memenuhi keperluan pengkomputeran masa nyata. 4) Dalam pengkomputeran saintifik, pelaksanaan algoritma yang cekap C dan keupayaan pemprosesan data sepenuhnya dicerminkan.

C tidak mati, tetapi telah berkembang dalam banyak bidang utama: 1) pembangunan permainan, 2) pengaturcaraan sistem, 3) pengkomputeran berprestasi tinggi, 4) pelayar dan aplikasi rangkaian, C masih pilihan arus perdana, menunjukkan senario vitalitas dan aplikasi yang kuat.


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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

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.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini
