1.python 标准库 decimal
2.java,让用户输入一个数,判断用户输入的是否为数字,为什么一下代码结果一直为false。
3.如何更改 datax 以支持hive 的 DECIMAL 数据类型?
4.图文剖析 big.js 四则运算源码
5.求用割圆法求圆周率的C++程序源代码?圆周率的位数由输入变量的值来确定。
python 标准库 decimal
Decimal用于存储精确的opengl绘制房间源码小数,与float和real不同,它们保留的是近似值。
使用Decimal的原因在于,计算如货币等数值时,浮点数的精确度问题可能导致错误结果。二进制表示浮点数时,部分值不能精确表示,因此计算0.1+0.2可能不等于0.3。
要使用Decimal,确保输入为字符串,防止非精确数值导致误差。如使用str(0.1) + str(0.2)进行加法操作。
处理浮点数时,云尚办公源码若需四舍五入,利用Decimal的round方法,可选择多种舍入模式,包括四舍六入五近偶。
对于精确到后两位的需求,使用Decimal的round方法即可轻松实现。
Decimal提供了丰富的功能,适用于金融计算、科学计算等领域,需要时可深入源码以获取更多用例和高级功能。
java,让用户输入一个数,判断用户输入的是否为数字,为什么一下代码结果一直为false。
1、这个原因需要查看Character.isDigit(a)的源码可以看到,源码中,是面试问netty源码直接调用getType(codePoint)去和Character.DECIMAL_DIGIT_NUMBER;做比较,判断如果相同就是数字,
那么这个内置参数值是什么?
找一下定义
可以看到这个参数是9;
那么直接传数字进来的时候,数字的getType()是多少?
写了一个测试代码,可以看到数字的type 是,就知道,直接传int数肯定是false,
你的代码,虽然写错,想必你的思路是把数字强制转换成char c = (char)a;
但是,强制转换之后是什么?
从测试代码可以看出,(char)a 还是.type没有改变,但是传递进来char c,数字5的type就是9,就会返回true。
因此,这个函数需要传递char 字符判断,而且还不能强制转换数字过去。
1、农业服务平台源码改成这样,获取一个字符,不要把数字转成
public static void main(String[] args) {
System.out.println("请输入一个数字:");
Scanner in = new Scanner(System.in);
int a = in.nextInt();
System.out.println("a type="+ Character.getType(a));
System.out.println("(char)a type="+ Character.getType((char)a));
System.out.println("Character.DECIMAL_DIGIT_NUMBER "+Character.DECIMAL_DIGIT_NUMBER);
System.out.println("请输入一个字符:");
char c =in.next().charAt(0);
System.out.println("c type ="+Character.getType(c));
System.out.println(Character.isDigit(a));
System.out.println(Character.isDigit(c));
}
如何更改 datax 以支持hive 的 DECIMAL 数据类型?
在处理数据时,我们经常需要将数据从一种数据类型转换为另一种数据类型。在数据迁移任务中,如果涉及到使用datax进行数据迁移,且源数据或目标数据中出现了Hive的DECIMAL数据类型,那么如何确保数据迁移的准确性和完整性就成为了一个关键问题。本文将详细介绍如何更改datax以支持Hive的DECIMAL数据类型。
在JAVA中,主要使用float/double和BigDecimal来存储小数。其中,float和double在不需要完全精确的计算结果的场景下,可以提供较高的运算效率,但当涉及到金融等场景需要精确计算时,必须使用BigDecimal。
Hive支持多种数字类型数据,如FLOAT、未授权的源码DOUBLE、DECIMAL和NUMERIC。DECIMAL数据类型是后加入的,允许设置精度和标度,适用于需要高度精确计算的场景。
若要使datax支持Hive的DECIMAL数据类型,关键在于修改datax源码,增强其对DECIMAL数据的读取和写入能力。主要通过以下几个步骤:
1. **修改HDFS Reader**:在处理Hive ORC文件时,需要修改HDFS Reader插件中的相关类和方法,如DFSUtil#transportOneRecord。通过该步骤,确保能正确读取到ORC文件中的DECIMAL字段。datax的Double类型可以通过其内部的rawData字段存储数据的原始内容,支持Java.math.BigDecimal和Java.lang.Double,因此可以实现不修改HDFS Reader代码,直接读取并处理DECIMAL数据的目标。配置作业时,将Hive的DECIMAL字段指定为datax的Double类型,HDFS Reader在底层调用Hive相关API读取ORC文件中的DECIMAL字段,将其隐式转换为Double类型。datax的Double类型支持Java.math.BigDecimal和Java.lang.Double,确保后续写入操作的精度。
2. **修改HDFS Writer**:为了支持写入数据到Hive ORC文件中的DECIMAL字段,同样需要在HDFS Writer插件中进行相应的代码修改。修改后的代码确保能够将datax的Double字段正确写入到Hive ORC文件中的DECIMAL字段。使用方法com.alibaba.datax.common.element.DoubleColumn#asBigDecimal,基于DoubleColumn底层rawData存储的原始数据内容,将字段值转换为合适的外部数据类型。这一过程不会损失数据精度。
综上所述,通过修改datax的HDFS Reader和Writer插件,实现对Hive DECIMAL数据类型的读取和写入支持,确保数据迁移过程的准确性和完整性,从而满足复杂数据迁移场景的需求。
图文剖析 big.js 四则运算源码
big.js是一个小型且高效的JavaScript库,专门用于处理任意精度的十进制算术。
在常规项目中,算术运算可能会导致精度丢失,从而影响结果的准确性。big.js正是为了解决这一问题而设计的。与big.js类似的库还有bignumber.js和decimal.js,它们同样由MikeMcl创建。
作者在这里详细阐述了这三个库之间的区别。big.js是最小、最简单的任意精度计算库,它的方法数量和体积都是最小的。bignumber.js和decimal.js存储值的进制更高,因此在处理大量数字时,它们的速度会更快。对于金融类应用,bignumber.js可能更为合适,因为它能确保精度,除非涉及到除法操作。
本文将剖析big.js的解析函数和加减乘除运算的源码,以了解作者的设计思路。在四则运算中,除法运算最为复杂。
创建Big对象时,new操作符是可选的。构造函数中的关键代码如下,使用构造函数时可以不带new关键字。如果传入的参数已经是Big的实例对象,则复制其属性,否则使用parse函数创建属性。
parse函数为实例对象添加三个属性,这种表示与IEEE 双精度浮点数的存储方式类似。JavaScript的Number类型就是使用位二进制格式IEEE 值来表示的,其中位用于表示3个部分。
以下分析parse函数转化的详细过程,以Big('')、Big('0.')、Big('e2')为例。注意:Big('e2')中e2以字符串形式传入才能检测到e,Number形式的Big(e2)在执行parse前会被转化为Big()。
最后,Big('')、Big('-0.')、Big('e2')将转换为...
至此,parse函数逻辑结束。接下来分别剖析加减乘除运算。
加法运算的源码中,k用于保存进位的值。上面的过程可以用图例表示...
减法运算的源码与加法类似,这里不再赘述。减法的核心逻辑如下...
减法的过程可以用图例表示,其中xc表示被减数,yc表示减数...
乘法运算的源码中,主要逻辑如下...
描述的是我们以前在纸上进行乘法运算的过程。以*为例...
除法运算中,对于a/b,a是被除数,b是除数...
注意事项:big.js使用数组存储值,类似于高精度计算,但它是在数组中每个位置存储一个值,然后对每个位置进行运算。对于超级大的数字,big.js的算术运算可能不如bignumber.js快...
在使用big.js进行运算时,有时没有设置足够大的精度会导致结果不准确...
总结:本文剖析了big.js的解析函数和四则运算源码,用图文详细描述了运算过程,逐步还原了作者的设计思路。如有不正确之处或不同见解,欢迎各位提出。
求用割圆法求圆周率的C++程序源代码?圆周率的位数由输入变量的值来确定。
#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;
int main()
{
int Decimal_Digits = 0;//小数点位数;
const int Side_Length = 1;// 代表我们 设定 圆的半径为1
double TT = 0; //初始化TT;
int Side_Number =; // 这是 我通过观察 设定的 初始化为边时候 得到的结果 很精确了
const double PI = 3.;
double Degree = 0;
double S = 0;
cout<<"请输入小数点位数:"<<endl;
cin>>Decimal_Digits;
for (int i = 0 ; i <= ; i ++ ,Side_Number++)
{
Degree = (.0/ Side_Number) / * PI;
S = 0.5 * Side_Length * Side_Length * sin(Degree) * Side_Number;
TT = S / (Side_Length * Side_Length );
cout.precision(Decimal_Digits);
cout<<"利用割圆法计算TT"<<endl;
cout<<"当多边形边数为"<<Side_Number<<"时"<<" "
"计算的TT值为:"<<endl<<TT<<endl;
}
return 0 ;
}
说实话 如果不知道PI 的值 是 无法利用此方法计算的 这种方法只是来验证,
因为C ++ 中 sin cos 函数 所需要的变量 是 弧度 而不是度数;