浮點算術:探索浮點運算中的關聯性
在程式設計領域,浮點數對於工作至關重要具有連續值。然而,浮點運算有時可能與我們在學校學到的數學不同,尤其是在結合性方面。
考慮將三個浮點值相加並將它們與 1 進行比較的範例:
cout <p>奇怪的是,這兩個表達式產生不同的結果。這種差異源於浮點加法並不總是結合的事實。換句話說,改變添加值的順序可以改變最終結果。 </p><p>非結合性現像是由於浮點表示的限製而產生的。浮點數使用具有有限位數的二進位格式,這限制了它們的精確度。因此,浮點數計算可能會引入在多次運算中累積的捨入誤差。 </p><p>在上面的範例中,根據順序添加 0.7、0.2 和 0.1 會導致中間值略有不同的操作。這些細微的差異透過後續的加法傳播,最終導致不同的最終結果。 </p><p>為了進一步理解這個概念,讓我們考慮David Goldberg 的開創性論文“每個計算機科學家應該了解浮點運算”中的一個示例: </p><pre class="brush:php;toolbar:false">(1e30 + -1e30) + 1 = 1, while 1e30 + (-1e30 + 1) = 0
在這種情況下,括號對結果影響很大。將 1e30 和 -1e30 加到括號中會因四捨五入而產生接近零的值,然後將其加到 1。另一方面,將 1e30 和 -1e30 1 的結果相加會產生一個非零值。
因此,在使用浮點算術時,了解潛在的非結合性並在操作涉及重複加法或其他操作的表達式時保持謹慎至關重要。關聯運算。
以上是為什麼浮點加法不總是遵循結合律?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

C 代碼優化可以通過以下策略實現:1.手動管理內存以優化使用;2.編寫符合編譯器優化規則的代碼;3.選擇合適的算法和數據結構;4.使用內聯函數減少調用開銷;5.應用模板元編程在編譯時優化;6.避免不必要的拷貝,使用移動語義和引用參數;7.正確使用const幫助編譯器優化;8.選擇合適的數據結構,如std::vector。

C 中的volatile關鍵字用於告知編譯器變量值可能在代碼控制之外被改變,因此不能對其進行優化。 1)它常用於讀取可能被硬件或中斷服務程序修改的變量,如傳感器狀態。 2)volatile不能保證多線程安全,應使用互斥鎖或原子操作。 3)使用volatile可能導致性能slight下降,但確保程序正確性。

在C 中測量線程性能可以使用標準庫中的計時工具、性能分析工具和自定義計時器。 1.使用庫測量執行時間。 2.使用gprof進行性能分析,步驟包括編譯時添加-pg選項、運行程序生成gmon.out文件、生成性能報告。 3.使用Valgrind的Callgrind模塊進行更詳細的分析,步驟包括運行程序生成callgrind.out文件、使用kcachegrind查看結果。 4.自定義計時器可靈活測量特定代碼段的執行時間。這些方法幫助全面了解線程性能,並優化代碼。

使用C 中的chrono庫可以讓你更加精確地控制時間和時間間隔,讓我們來探討一下這個庫的魅力所在吧。 C 的chrono庫是標準庫的一部分,它提供了一種現代化的方式來處理時間和時間間隔。對於那些曾經飽受time.h和ctime折磨的程序員來說,chrono無疑是一個福音。它不僅提高了代碼的可讀性和可維護性,還提供了更高的精度和靈活性。讓我們從基礎開始,chrono庫主要包括以下幾個關鍵組件:std::chrono::system_clock:表示系統時鐘,用於獲取當前時間。 std::chron

C 在實時操作系統(RTOS)編程中表現出色,提供了高效的執行效率和精確的時間管理。 1)C 通過直接操作硬件資源和高效的內存管理滿足RTOS的需求。 2)利用面向對象特性,C 可以設計靈活的任務調度系統。 3)C 支持高效的中斷處理,但需避免動態內存分配和異常處理以保證實時性。 4)模板編程和內聯函數有助於性能優化。 5)實際應用中,C 可用於實現高效的日誌系統。

C 中的ABI兼容性是指不同編譯器或版本生成的二進制代碼能否在不重新編譯的情況下兼容。 1.函數調用約定,2.名稱修飾,3.虛函數表佈局,4.結構體和類的佈局是主要涉及的方面。

在C 中實現單例模式可以通過靜態成員變量和靜態成員函數來確保類只有一個實例。具體步驟包括:1.使用私有構造函數和刪除拷貝構造函數及賦值操作符,防止外部直接實例化。 2.通過靜態方法getInstance提供全局訪問點,確保只創建一個實例。 3.為了線程安全,可以使用雙重檢查鎖定模式。 4.使用智能指針如std::shared_ptr來避免內存洩漏。 5.對於高性能需求,可以使用靜態局部變量實現。需要注意的是,單例模式可能導致全局狀態的濫用,建議謹慎使用並考慮替代方案。

C 適合處理傳感器數據,因為其高性能和低級控制能力。具體步驟包括:1.數據採集:通過硬件接口獲取數據。 2.數據解析:將原始數據轉換為可用信息。 3.數據處理:進行濾波和平滑處理。 4.數據存儲:保存數據到文件或數據庫。 5.實時處理:確保代碼的高效性和低延遲。


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