编写程序由下面的公式计算ex的值，精确到10e-10.Ex=1+x+x^2/2!+x^3/3!+x^4/4!+...
#include.
int main()
{
double x,ex=1.0,t,z;
int i=1,y=1;
scanf("%lf",&x);
t=x;
z=x;
while(z>10e-10)
{
ex+=z;
i++;
y*=i;
t*=x;
z=t/y;
}
在程序中，小数一般都采用的是32位浮点型（float）的二进制存储，如果要使用小数计算，对于加、减、乘、除运算的数字和结果必须是实数上精确表示的。由于浮点数的特殊性，无法采用整数的补码存储方式，浮点数需要有特定的存储方式。IEEE754标准规定了浮点数在计算机中的存储方式以及算术标准等。一个浮点数可以分为3部分存储： 按照这种形式存储的数称为规约浮点数，一般C中的float、double
关于float浮点型数据类型的精度问题，首先，我们举这样一个例子：
#include<stdio.h>
int main()
{
float a = 123456789;
printf("%f\n",a);
return 0;
}
定义一个float浮点型数据类型的a，赋值为123456789，编
很多同学在平时的项目中会用double类型来替代float来提高精度，错误的认为double可以解决精度问题。其实平常我在编程中极少使用double类型，浮点数计算在我们大多数项目中并没有使用到特别的科学计算部分，所以float基本都够用，其实double也同样有精度问题，无论怎么样都是无法避免精度导致的在逻辑中的不一致的问题。 我们不妨比较下float 与 double 来来看看它们有什么不同。
感谢原作者 BigDecimal 在《Effective Java》这本书中也提到这个原则，float和double只能用来做科学计算或者是工程计算，在商业计算中我们要用 java.math.BigDecimal。BigDecimal一共有4个够造方法，我们不关心用BigInteger来够造的那两个，那么还有两个
float范围为： 32 3.4E–038～3.4E+038
double范围为： 64 1.7E–308～1.7E+308
#include <stdio.h>
#define EPSILON 0.0001
// Define your own tolerance#define FLOAT_EQ(x,v) (((v - EPSILON) < x) &
float(M,D)，存入值会因为精度问题发生变化，及存在后面的小数点的值可能会与存入的值不一样。产生这个的原因是与CPU的浮点运算精度有关，不同的CPU，精度会有差别。大部分情况下目前主流的X86的CPU，有如下精度：要得到1位或2位精确小数的话，整数不能高于 32767即：f<32767.99因为 2E15=32768 所以最多只能正确处理0~32767的整数，要得到3位 精确
原创
2014-09-16 21:20:47
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1. 范围 float和double的范围是由指数的位数来决定的。
float的指数位有8位，而double的指数位有11位，分布如下：
float：
1bit（符号位） 8bits（指数位） 23bits（尾数位）
double：
1bit（符号位） 11bits（指数位） 52bits（尾数位）
于是，float的指数范围为-127~+128，而doubl
8.1 浮点型 **√ **float**类型又被称作单精度类型，尾数可以精确到7位有效数字，在很多情况下，float类型的精度很难满足需求。√ ****double表示这种类型的数值精度是float类型的两倍，又被称作双精度，绝大部分应用程序都采用double类型。√ Java 浮点类型常量有两种表示形式√ 十进制数形式，例如:3.14 314.0 0.314√ 科学记数法形式，如3
# 解决iOS float精度问题指南
## 概述
在iOS开发中，由于浮点数的精度问题，可能会导致一些计算结果不准确的情况。在这篇文章中，我将向你介绍如何解决iOS中的浮点数精度问题。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(了解问题)
C(解决问题)
D(结束)
A --> B
B --> C
# Android Float精度实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能教会你如何实现Android Float精度。在本文中，我会展示整个实现流程，并提供每一步所需的代码和注释。让我们开始吧！
## 实现步骤
下面是实现Android Float精度的步骤的表格展示：
| 步骤 | 动作 |
|------|------|
| 1 | 导入Java BigDecimal类
从事金融行业的PHPer，资金运算频繁，稍不留神，用户资金可能损失几十万，甚至更可怕......直接上实例吧：javascript 0.1 + 0.2 为啥不等于 0.3 ? （正确结果：0.30000000000000004）
0.8 * 7 为啥不等于 5.6 ? （正确结果：5.6000000000000005） PHP var_dump(intval(0.58 * 100));
问题来源：前几天用户向我反映了一个问题，有一个金额字段当输入到达百万级时，个位数的精度会丢失，即1000001会显示为100W，然后我就开始查找问题所在。 背景：首先，实体类该字段为float类型，mysql类型也为float，然后当我在后台保存数据时：假设金额nowPrice = 1008622，java输出为：1008620，而mysql显示为：显然是因为科学计数
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2023-07-11 19:47:45
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/*******************************
*FileName: 为什么MySQL的浮点数类型不够精准？
*Author: weibo
*Version: v1.0
*Date: 2016.5.15
*Description: 为什么MySQL的浮点数类型不够精准？
*********************************
float，double精度问题【精度问题如何解决】
原创
2023-03-06 00:15:48
278阅读
java float 加减精度问题
在取这个字段的时候转换成BigDecimal就可以了
同时,BigDecimal是可以设置精度的。
float m = 12.22F;
float c = 1.22F;
BigDecimal b1 = new BigDecimal(Float.toString(m));
BigDecimal b2 = new BigDecimal(Float.toStri
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2021-08-20 09:57:55
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## Python float相减精度问题
在Python中，浮点数是一种常见的数据类型，用于表示小数或带有小数部分的数字。然而，由于计算机内部对浮点数的存储和运算方式的限制，可能会导致浮点数相减时出现精度问题。本文将详细介绍Python浮点数相减的精度问题，并提供解决方案。
### 1. 浮点数的内部表示
在计算机内部，浮点数通常采用IEEE 754标准进行表示和计算。该标准将浮点数分为三
目录浮点数在计算机中存储方式举例：8.25和120.5在内存中真正的存储方式浮点类型转换为十六进制方法1：用地址用指针方法2：用共用体方法3：使用memcpy十六进制转换为浮点类型 浮点数在计算机中存储方式C语言和C#语言中，对于浮点类型的数据采用单精度类型（float）和双精度类型(double)来存储，float数据占用32bit，double数据占用64bit，例如申明变量double a
在Java中使用浮点数进行运算时会发生精度丢失的问题。先看实例：我们想要的结果是： v的值为6.2;
(d3-d2)==(d2-d1) 为true; 为什么Java中小数精度会丢失？大家都应该都知道电脑的底层就是二进制吧，所有的操作最终都是在二进制中进行的，内存中只有0和1;不知道的见 我的上一篇 彻底搞懂二进制的文章！知道怎么转化和计算的，记住一个核心：二进制表示的小数是精确的而不是
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2023-07-11 17:18:13
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关注代码的每个细节
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2021-08-04 23:09:35
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