数列计算I(整理四舍五入)】的更多相关文章

问题 C: 数列计算I(点击) 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB                                                                             提交: 496  解决: 250                                                                 [提交] [状态] [讨论版] [命题人:admin] 题目描述 有一列数是:4/7, 7/11, 1…
在C#的数值运算中,有时候需要对计算结果进行四舍五入操作,此时就可使用内置方法Math.Round方法来实现四舍五入操作,Math.Round方法有多个重载函数,支持设置有效位数进行四舍五入,如果没有设定有效位数,默认四舍五入到对应有效位数. Math.Round方法常用的几个重载函数有: (1)针对十进制decimal类型数据四舍五入,直接保留整数位decimal Round(decimal d); (2)针对双精度类型double类型数据四舍五入,直接保留整数位(1)针对十进制decimal…
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>斐波那契数列计算</title> <script>…
题目链接:http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1442 详解链接:https://github.com/zpfbuaa/JobduInCPlusPlus 参考代码: // // 1442 A sequence of numbers.cpp // Jobdu // // Created by PengFei_Zheng on 15/04/2017. // Copyright © 2017 PengFei_Zheng. All rights reserved. /…
本篇文章主要是对javascript避免数字计算精度误差的方法进行了介绍,需要的朋友可以过来参考下,希望对大家有所帮助. 如果我问你 0.1 + 0.2 等于几?你可能会送我一个白眼,0.1 + 0.2 = 0.3 啊,那还用问吗?连幼儿园的小朋友都会回答这么小儿科的问题了.但是你知道吗,同样的问题放在编程语言中,或许就不是想象中那么简单的事儿了. 不信?我们可以做个试验. 先来看一段 JS. var num1 = 0.1; var num2 = 0.2; alert(num1+num2 ===…
  1:计算double值四舍五入的方法 对小数数值进行四舍五入,首先应该确认保留小数位, 如果数值的小数精度大于保留小数位,那么开始四舍五入计算.四舍五入的方法非常简单,在所有要丢失精度的小数位中加5,如果大于10则向前进位,最后计算出四舍五入的结果. /// <summary>计算double值四舍五入的方法 /// /// </summary> /// <param name="dbl">进行四舍五入的数值</param> ///…
http://blog.csdn.net/androiddevelop/article/details/8478879 一  问题描述 float和double类型不能用于精确计算,其主要目的是为了科学计算和工程计算,它们执行二进制浮点原酸,目的是为了广泛的数值范围上提供较为精确的快速近似计算而精心设计的.但是如果设计钱币之类的计算需要很精确,所以这种情况不能使用float和double,因为要让其精确表示0.1 或者 10的任何负数次方值是不可能的. 二 眼见为实,举例证明: [java] v…
一:可选择保留位数,注释很解释的很详细,上图 二:全部代码 using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; namespace Round { public partial cla…
今天在刷题过程中发现了一个特别奇怪的现象,printf() 的精度控制不是按照4舍5入,而是按照5舍6入, 例如: printf("%.2f\n",0.145) printf("%.2f\n",0.146) 结果分别为 0.14 0.15 随后的实验中,有一个更加奇怪的现象 printf("%.2f\n",0.155) 的结果为 0.16 这就很是奇怪了,一会四舍五入,一会五舍六入的..... 原来这是因为IEEE 754标准中对浮点数舍入方向的…
import numpy as np #一元函数 #绝对值计算 a = -1b = abs(a)print(b)输出: 1 #开平方计算 a = 4b = np.sqrt(a)print(b)输出: 2.0 #平方计算 a = 12b = np.square(a)print(b)输出:144 #e的指数 a = np.exp(1)b = np.exp(2) print(a)print(b)输出:2.718281828459045 7.38905609893065 #对数#以e为底数 a = np…