浮点数中的精度问题与所谓的"double a=0"
2017-12-01 17:58
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今天,在oj上刷水题(滑稽)的时候,看到一道题目,题目链接给出
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求一元二次方程
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【题目描述】
利用公式x1=−b+b2−4ac√2a,x2=−b−b2−4ac√2ax1=−b+b2−4ac2a,x2=−b−b2−4ac2a,求一元二次方程ax2+bx+c=0ax2+bx+c=0的根,其中a不等于0。结果要求精确到小数点后5位。
【输入】
输入一行,包含三个浮点数a, b, c(它们之间以一个空格分开),分别表示方程ax2+bx+c=0ax2+bx+c=0的系数。
【输出】
输出一行,表示方程的解。
若两个实根相等,则输出形式为:“x1=x2=…x1=x2=…”;
若两个实根不等,在满足根小者在前的原则,则输出形式为:“x1=…;x2=…x1=…;x2=…“;
若无实根输出“No answer!”。
所有输出部分要求精确到小数点后5位,数字、符号之间没有空格。
【输入样例】
-15.97 19.69 12.02
【输出样例】
x1=-0.44781;x2=1.68075
一看,心里暗暗发笑,这不是很简单嘛?都给出公式了。只需要一个if语句判断b*b-4*a*c是否小于零就行了。再用STL简单交换下两数的位置。
第一波代码如下
但是Get上去后一看。。。
80分,什么鬼?
后来手工计算了下,发现如果结果不为零但是<=0.000001时,会输出一个很尴尬的数据。。。
哦,-0.00000(滑稽)。
我们先来观察一下double类型的数据
其实我们了解下计算机中是怎样存储浮点数的,这个问题的答案就很明了了。
双精度浮点数(8byte)表示法:1bit符号位,11bit指数位(用阶码表示),52bit小数部分(尾数)。
所以一个规格化的单精度浮点数x的真值为x=((-1)^S)(1.M)(2^(E-127))
显然,x永远也不可能为绝对0。 针对上面的描述,当阶码E为全0且尾数M也全0时,可以认为表示的真值x为计算机中的绝对0值,再结合符号位S,有正0和负0之分;
解释二:见http://learn.akae.cn/media/ch14s04.html
每个浮点数的表示都不唯一,例如17=(0.10001)2×25=(0.010001)2×26,这样给计算机处理增加了复杂性。为了解决这个问题,我们规定尾数部分的最高位必须是1,也就是说尾数必须以0.1开头,对指数做相应的调整,这称为正规化(Normalize)。由于尾数部分的最高位必须是1,这个1就不必保存了,可以节省出一位来用于提高精度,我们说最高位的1是隐含的(Implied)。这样17就只有一种表示方法了,指数部分应该是16+5=21=(10101)2,尾数部分去掉最高位的1是0001:
那么,如何解决此问题呢
利用差值的绝对值的精度来判断。
具体就是:f1和f2是两个浮点数,precision是我们自己设置的精度,比如1e-6。
则可以用 fabs(f1-f2)<=precision 来判断f1和f2是否相等。fabs是cmath库里的的一个浮点值绝对值。
如果要求更高的精度,则把precision定得更小就行了。
所以,代码可以如下进行(上面的代码还忽略了x1=x2的情况)
(小插曲:刚刚提交的时候,把CSDN里的全文复制进去了awa,编译错误了)
好了,AC了。
收获:浮点数计算有偏差,fabs的合理运用很重要!
tips:
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求一元二次方程
时间限制: 1000 ms 内存限制: 65536 KB
提交数: 4411 通过数: 262
【题目描述】
利用公式x1=−b+b2−4ac√2a,x2=−b−b2−4ac√2ax1=−b+b2−4ac2a,x2=−b−b2−4ac2a,求一元二次方程ax2+bx+c=0ax2+bx+c=0的根,其中a不等于0。结果要求精确到小数点后5位。
【输入】
输入一行,包含三个浮点数a, b, c(它们之间以一个空格分开),分别表示方程ax2+bx+c=0ax2+bx+c=0的系数。
【输出】
输出一行,表示方程的解。
若两个实根相等,则输出形式为:“x1=x2=…x1=x2=…”;
若两个实根不等,在满足根小者在前的原则,则输出形式为:“x1=…;x2=…x1=…;x2=…“;
若无实根输出“No answer!”。
所有输出部分要求精确到小数点后5位,数字、符号之间没有空格。
【输入样例】
-15.97 19.69 12.02
【输出样例】
x1=-0.44781;x2=1.68075
一看,心里暗暗发笑,这不是很简单嘛?都给出公式了。只需要一个if语句判断b*b-4*a*c是否小于零就行了。再用STL简单交换下两数的位置。
第一波代码如下
#include<iostream> #include<cstdio> #include<cmath> #include<algorithm> using namespace std; int main() { double a,b,c; scanf("%lf%lf%lf",&a,&b,&c); double pfg=b*b-4*a*c; if(pfg<0)printf("No answer!"); else {double x1=(-b+sqrt(b*b-4*a*c))/(2*a),x2=(-b-sqrt(b*b-4*a*c))/(2*a); if(x1>x2)swap(x2,x1); printf("x1=%.5lf;x2=%.5lf",x1,x2);} return 0; }
但是Get上去后一看。。。
80分,什么鬼?
后来手工计算了下,发现如果结果不为零但是<=0.000001时,会输出一个很尴尬的数据。。。
哦,-0.00000(滑稽)。
我们先来观察一下double类型的数据
其实我们了解下计算机中是怎样存储浮点数的,这个问题的答案就很明了了。
双精度浮点数(8byte)表示法:1bit符号位,11bit指数位(用阶码表示),52bit小数部分(尾数)。
所以一个规格化的单精度浮点数x的真值为x=((-1)^S)(1.M)(2^(E-127))
显然,x永远也不可能为绝对0。 针对上面的描述,当阶码E为全0且尾数M也全0时,可以认为表示的真值x为计算机中的绝对0值,再结合符号位S,有正0和负0之分;
解释二:见http://learn.akae.cn/media/ch14s04.html
每个浮点数的表示都不唯一,例如17=(0.10001)2×25=(0.010001)2×26,这样给计算机处理增加了复杂性。为了解决这个问题,我们规定尾数部分的最高位必须是1,也就是说尾数必须以0.1开头,对指数做相应的调整,这称为正规化(Normalize)。由于尾数部分的最高位必须是1,这个1就不必保存了,可以节省出一位来用于提高精度,我们说最高位的1是隐含的(Implied)。这样17就只有一种表示方法了,指数部分应该是16+5=21=(10101)2,尾数部分去掉最高位的1是0001:
那么,如何解决此问题呢
利用差值的绝对值的精度来判断。
具体就是:f1和f2是两个浮点数,precision是我们自己设置的精度,比如1e-6。
则可以用 fabs(f1-f2)<=precision 来判断f1和f2是否相等。fabs是cmath库里的的一个浮点值绝对值。
如果要求更高的精度,则把precision定得更小就行了。
所以,代码可以如下进行(上面的代码还忽略了x1=x2的情况)
#include <cstdio> #include <cmath> #define eps1 1e-10 #define eps2 1e-6 using namespace std; int main(){ double a,b,c,x1,x2,g; scanf("%lf%lf%lf",&a,&b,&c); g=b*b-4*a*c; if(g<0&&fabs(g)>eps1)printf("No answer!"); else if(fabs(g)<eps1){ x1=-b/(2*a); if(fabs(x1)<eps2) printf("x1=x2=%.5lf",0); else printf("x1=x2=%.5lf",x1); } else{ x1=(-b+sqrt(g))/(2*a); x2=(-b-sqrt(g))/(2*a); if(fabs(x1)<eps2)x1=fabs(x1); if(fabs(x2)<eps2)x2=fabs(x2); if(x1<x2)printf("x1=%.5lf;x2=%.5lf",x1,x2); else printf("x1=%.5lf;x2=%.5lf",x2,x1); } return 0; }
(小插曲:刚刚提交的时候,把CSDN里的全文复制进去了awa,编译错误了)
好了,AC了。
收获:浮点数计算有偏差,fabs的合理运用很重要!
tips:
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