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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
/ \7 t! S- R; c l# ~" T& D& d | 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 | | | | $ z# N4 r3 }: \( C7 G3 h
. _" L0 u# g( r0 P3 Q# \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 = 2.5
5 f+ ^& ]0 P" d$ Y9 cfloat e=5/2=2.0/ K5 f/ a( Y/ | x9 b5 z
float f=(float)5/2=2.5
! O4 A( q2 o8 z$ |% u% l N关于除法: 整数相除和浮点数相除有所不同。$ G: G+ M |( S! m3 |3 {
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)。1 H9 U3 |! O6 V/ E$ V1 S; t; v
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。+ w( r+ l O6 k
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。
* q1 m% X4 E. r! o/ n- l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。
Y5 i( W1 l9 U' ?# G2 O关于移位操作: C语言移位直接移动bit位 0 p. w* D6 _5 U+ M
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 7 e' B1 H2 l. p# s
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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