两个FLOAT相加出现的奇怪现象~~~~
- PHP code
<!--Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware)http://www.CodeHighlighter.com/-->list ( $usec, $sec ) = explode ( ' ', microtime () );printf("秒:%.16f", (float)$sec);printf("微秒:%.16f", (float)$usec);printf("相加:%.16f", ( float ) $usec + ( float ) $sec);
输出结果是:
秒:1327048300.0000000000000000
微秒:0.9687510000000000
相加:1327048300.9687509536743164
我知道浮点数是一个近似值,但是我现在打印$usec且保留小数点后16位的时候,它就是没有小数啊?那不就可以认为它就等于1327048300吗?
它两个相加为什么不是1327048300.9687510000000000呢??
谢谢!!
------解决方案--------------------
Warning
浮点数精度
显然简单的十进制分数如同 0.1 或 0.7 不能在不丢失一点点精度的情况下转换为内部二进制的格式。这就会造成混乱的结果:例如,floor((0.1+0.7)*10) 通常会返回 7 而不是预期中的 8,因为该结果内部的表示其实是类似 7.9999999999...。
这和一个事实有关,那就是不可能精确的用有限位数表达某些十进制分数。例如,十进制的 1/3 变成了 0.3333333. . .。
所以永远不要相信浮点数结果精确到了最后一位,也永远不要比较两个浮点数是否相等。如果确实需要更高的精度,应该使用任意精度数学函数或者 gmp 函数
------解决方案--------------------
连什么是有效数都弄不清楚,真不明白你们爹妈花许多钱供你们上大学是为什么

PHP主要是過程式編程,但也支持面向對象編程(OOP);Python支持多種範式,包括OOP、函數式和過程式編程。 PHP適合web開發,Python適用於多種應用,如數據分析和機器學習。

PHP起源於1994年,由RasmusLerdorf開發,最初用於跟踪網站訪問者,逐漸演變為服務器端腳本語言,廣泛應用於網頁開發。 Python由GuidovanRossum於1980年代末開發,1991年首次發布,強調代碼可讀性和簡潔性,適用於科學計算、數據分析等領域。

PHP適合網頁開發和快速原型開發,Python適用於數據科學和機器學習。 1.PHP用於動態網頁開發,語法簡單,適合快速開發。 2.Python語法簡潔,適用於多領域,庫生態系統強大。

PHP在現代化進程中仍然重要,因為它支持大量網站和應用,並通過框架適應開發需求。 1.PHP7提升了性能並引入了新功能。 2.現代框架如Laravel、Symfony和CodeIgniter簡化開發,提高代碼質量。 3.性能優化和最佳實踐進一步提升應用效率。

PHPhassignificantlyimpactedwebdevelopmentandextendsbeyondit.1)ItpowersmajorplatformslikeWordPressandexcelsindatabaseinteractions.2)PHP'sadaptabilityallowsittoscaleforlargeapplicationsusingframeworkslikeLaravel.3)Beyondweb,PHPisusedincommand-linescrip

PHP類型提示提升代碼質量和可讀性。 1)標量類型提示:自PHP7.0起,允許在函數參數中指定基本數據類型,如int、float等。 2)返回類型提示:確保函數返回值類型的一致性。 3)聯合類型提示:自PHP8.0起,允許在函數參數或返回值中指定多個類型。 4)可空類型提示:允許包含null值,處理可能返回空值的函數。

PHP中使用clone關鍵字創建對象副本,並通過\_\_clone魔法方法定制克隆行為。 1.使用clone關鍵字進行淺拷貝,克隆對象的屬性但不克隆對象屬性內的對象。 2.通過\_\_clone方法可以深拷貝嵌套對象,避免淺拷貝問題。 3.注意避免克隆中的循環引用和性能問題,優化克隆操作以提高效率。

PHP適用於Web開發和內容管理系統,Python適合數據科學、機器學習和自動化腳本。 1.PHP在構建快速、可擴展的網站和應用程序方面表現出色,常用於WordPress等CMS。 2.Python在數據科學和機器學習領域表現卓越,擁有豐富的庫如NumPy和TensorFlow。


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