


Bagaimanakah Saya Boleh Membandingkan Nilai Berganda dengan Selamat dalam C#?
Cara yang boleh dipercayai untuk membandingkan nilai berganda dalam C#
Dalam C#, perbandingan nilai kepersisan dua kali sering membawa kepada hasil yang tidak dijangka disebabkan oleh had yang wujud bagi aritmetik titik terapung. Untuk memahami sebab ini berlaku, mari kita gali sebab kekurangan ketepatan titik terapung.
Ketepatan titik terapung tidak mencukupi
Jenis data apungan dan berganda menyimpan nilai angka dalam format binari. Format ini sememangnya tidak mempunyai ketepatan untuk mewakili nombor tertentu dengan tepat, termasuk nilai perpuluhan mudah seperti 0.1. Apabila double diberikan nilai 0.1, ia sebenarnya menyimpan perwakilan binari yang merupakan anggaran nilai perpuluhan sebenar. Kekurangan ketepatan ini berpunca daripada sifat menukar nombor perpuluhan kepada pecahan binari.
Penyelesaian yang mungkin
Untuk mengendalikan perbandingan nilai berganda dengan cekap, pertimbangkan penyelesaian berikut:
-
Perbandingan nilai dua kali ganda: Apabila membandingkan nilai dua kali ganda, secara amnya tidak disyorkan untuk menggunakan pengendali kesamaan (==). Sebaliknya, kaedah perbandingan anggaran boleh digunakan untuk mengambil kira kemungkinan ralat pembundaran. Ini biasanya melibatkan penentuan nilai toleransi dan membandingkan sama ada perbezaan antara dua nilai adalah kurang daripada toleransi itu.
-
Jenis data perpuluhan: Untuk operasi dan perbandingan angka yang tepat, pertimbangkan untuk menggunakan jenis data perpuluhan, yang menyimpan nilai dalam tatatanda perpuluhan. Pendekatan ini memastikan perwakilan tepat nilai perpuluhan seperti 0.1.
Arahan tambahan
Kekurangan ketepatan dalam storan terapung dan berganda adalah disebabkan oleh fakta bahawa perwakilan binari secara semula jadi sesuai dengan nilai angka yang merupakan kuasa 2, seperti 1/2, 1/4, dsb. Walau bagaimanapun, pecahan perpuluhan dengan penyebut tertentu, seperti 0.1 (1/10), tidak boleh diwakili tepat dalam binari tanpa mengalami ralat pembundaran.
Contoh
double x = 0.1; double y = 0.1; double tolerance = 0.000001; // 定义容差 if (Math.Abs(x - y) < tolerance) // 使用容差进行近似比较 { // 代码块 }
Contoh ini menunjukkan cara menggunakan Math.Abs()
untuk mengira perbezaan mutlak antara dua nilai berganda dan membandingkannya dengan toleransi yang dipratentukan, membolehkan perbandingan nilai berganda yang lebih dipercayai. Memilih nilai toleransi yang sesuai bergantung pada senario aplikasi tertentu dan keperluan ketepatan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Membandingkan Nilai Berganda dengan Selamat dalam C#?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

C destructorsprovideSeveralkeyadvantages: 1) theManageresourcescourcesautically, pencegahanLeaks; 2) theenhanceExceptionsafetybyensuringResourcerelease; 3) theenableLeraiiforsogeresourceHandling;

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.


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

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

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.
