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最近的工作涉及到Matlab 和C,对比发现,在数字处理方面存在一些不同,Golden 比较时问题多多啊 5 a' K- S- u5 {5 P$ r
| | C | Matlab | | ceil | 向正无穷 | 向正无穷 | | fix | 向0 | 无 | | round | 向最近整数 | 无 | | floor | 向负无穷 | 向负无穷 | | 四舍五入 | floor(A+0.5) | floor(A+0.5) | | 整数除法 | truncate直接丢,向0方向取整 | double型 | | int转换 | truncate直接丢,向0方向取整 | int8/16等,向最近整数,round | | | | |
: \# ?. {8 o' @) Z$ O! v+ A7 ^) ^# ^+ e1 r! [. _' o/ W/ O
floor(0.5+0.5)=1 floor(-0.5+0.5)=0 Matlab: round(0.5)=1 round(-0.5)=-1 int8(0.5) = 1 int8(-0.5)=-1 C: int(2.9) = 2 int(-2.9) = -2 float d=5.0/2.0 = 2.55 p( M1 G& T( P9 K2 ?; N/ f
float e=5/2=2.02 L; s- G/ }* i# I" Z Y# w
float f=(float)5/2=2.5
6 d' U; a c1 A" Z- ]; E关于除法: 整数相除和浮点数相除有所不同。
& N2 J$ y S; d$ a1 A) B2 L浮点数相除得到浮点数,整数相除得到整数,混合除得到浮点数。C 语言规定,整数相除产生的小数部分一律被抛弃,这就是所谓的截断(truncation)。# {6 a9 z8 w L0 n: e0 T
C99 之前,正整数和负整数相除,如果产生小数部分,则相除的结果是不确定的。" F! b& }1 Y6 q% z; B5 e
例如:7/-4 的结果可能是 -2,也可能是 -1。C99 规定,正整数和负整数相除,产生的小数部分一律被抛弃。
6 G1 H' d9 H: t1 y- p运算符的优先级来算的.优先级float-> double <-long <-unsigned <-int <-char,short.
4 z( }* R+ X4 e: V6 W c整数除整数,即使赋给float,也要先取整,取整方式是直接将小数部分丢掉,这个做法的结果就是向0方向取整,也相当于先用绝对值做除法,丢掉余数,加上符号。
( _8 n5 S7 m7 _& C, s- q关于移位操作: C语言移位直接移动bit位 ' H" b7 @, [# u9 S) j) ]
Matlab bitshift 先做除法,再truncate,即直接把小数部分丢掉,和C语言的整数除法操作相同 关于 模操作 Matlab 模的结果都是正值,[0,N-1], C的结果[-N+1,N-1] C语言 -1%4 = -1 -5%4 = -1 Matlab -1%4 = 3 -5%4 = 3 / C9 H. n8 p! } B4 Y6 P- `
存储本身就会损失精度: float a=2.1 其实存储的只是2.0999999, a*100/10 = 20, " X5 P+ s) Q; y$ L3 f2 w
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