Go 与 C:为什么浮点精度会在 Go 的 Float32 中导致无限循环,而在 C 的 Double 中却不会?
Go Lang 浮点精度:Float32 与 Float64
为了说明 Go 中浮点运算的复杂性,请考虑以下程序,该程序演示了精度的影响:
func main() { a := float64(0.2) a += 0.1 a -= 0.3 var i int for i = 0; a < 1.0; i++ { a += a } fmt.Printf("After %d iterations, a = %e\n", i, a) }
该程序表现出预期的行为C 在使用 double 类型时,打印:
After 54 iterations, a = 1.000000e+00
但是在 Go 中使用 float32 时,程序会进入死循环。修改 C 程序以使用 float 而不是 double 会产生不同的结果:
After 27 iterations, a = 1.600000e+00
要理解这种差异,请使用 math.Float32bits 和 math.Float64bits 深入研究底层二进制表示:
float32(0.1): 00111101110011001100110011001101 float32(0.2): 00111110010011001100110011001101 float32(0.3): 00111110100110011001100110011010 float64(0.1): 0011111110111001100110011001100110011001100110011001100110011010 float64(0.2): 0011111111001001100110011001100110011001100110011001100110011010 float64(0.3): 0011111111010011001100110011001100110011001100110011001100110011
将这些二进制值转换为十进制显示,对于 float32,a 的初始值变为:
0.20000000298023224 + 0.10000000149011612 - 0.30000001192092896 = -7.4505806e-9
这个负值永远不可能等于 1,导致观察到的无限循环。
相反,C 的行为源于舍入策略的差异。 Go 会舍入最后一位,而 C 可能会将其裁剪掉。因此,Go 将 0.1 表示为最接近它的值:
Go: 00111101110011001100110011001101 => 0.10000000149011612 C(?): 00111101110011001100110011001100 => 0.09999999403953552
总之,Go 和 C 都不能精确地表示浮点数中的 0.1,但 Go 使用最接近的近似值,而 C 可能会根据不同情况进行不同的处理。实施。
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Golang适合快速开发和并发场景,C 适用于需要极致性能和低级控制的场景。1)Golang通过垃圾回收和并发机制提升性能,适合高并发Web服务开发。2)C 通过手动内存管理和编译器优化达到极致性能,适用于嵌入式系统开发。

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Golang和C 在性能上的差异主要体现在内存管理、编译优化和运行时效率等方面。1)Golang的垃圾回收机制方便但可能影响性能,2)C 的手动内存管理和编译器优化在递归计算中表现更为高效。

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