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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 6 S7 s- ]! C' A( N; a: M; A, Y& A7 { [% p
| | 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 | | | | | 5 D% H3 Y! F5 c# Q/ d& G: W; x# A9 [
5 R7 Y K4 _" Y$ a& f* \. o# Sfloor(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 = 2.5; N$ V; P% O& A! E
float e=5/2=2.0
& X% f5 }0 x, |% q& [, Mfloat f=(float)5/2=2.5 ( K4 d2 {; ]; k" g3 W% X1 O5 c
关于除法: 整数相除和浮点数相除有所不同。9 G! g, p# {% L6 Z
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)。" K. O9 `. J' M' w, k# [$ f( C* o5 w
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。
& l. S) C) @$ ^/ I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。
% i4 e y6 W8 M5 d8 W* [运算符的优先级来算的.优先级float-> double <-long <-unsigned <-int <-char,short. 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。
1 L$ r- _5 |! e- y5 F关于移位操作: C语言移位直接移动bit位
2 T8 C9 g# r0 y7 K' m+ Q0 _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 & [2 }, k" ]1 q2 M( ~8 ?
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,
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