文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在C中,(x == y == z)的行为与我期望的一样吗？

在C中，(x == y == z)的行为与我期望的可能不一样。

表达式(x == y == z)会被解析为两个逻辑比较操作符的连续使用。首先，会比较x和y的值是否相等，得到一个布尔值（true或false）。然后，该布尔值会与z进行比较。

然而，这个表达式的行为可能与期望不一样。这是因为C语言中的比较操作符是从左到右结合的，而不是同时比较。也就是说，表达式会先比较x和y的值，然后将结果与z进行比较。

如果x、y和z的值都相等，那么表达式的结果将是true。但是，如果x和y的值相等，而z的值不等于true（非0），那么表达式的结果将是false。这可能与一些人的期望不一致。

为了避免这种混淆，建议在比较操作中使用括号来明确优先级，以确保表达式按照预期进行比较。例如，可以使用括号来明确指定比较的顺序，如((x == y) == z)。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

相关搜索:MySQL中的列='x,y,z'Pandas:如果A列中的行包含字符串“x”、"y“、"z"，则将”“x_”“、"y_”、"z_“写入B列中的行sage中的符号数学：(a *x*y+ z).subs(x +y == b)X-Z平面而不是X-Y平面中的箭图使用gnuplot，如何同时绘制x-z平面中的sin(x)和x-y平面中的sin(x)？使用python，我可以并行复制一条x，y，z点的直线，这样x和z保持不变，而y以指定的间距增加吗？在3D中查找X,Y和Z轴的角度 - OpenGL/C++在F#中是否有C#的using T= X.Y.Z import指令的等价物？在pandas中查找行x y z之间的几何距离在sass中，我可以有&x&y&z吗？
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助？
有帮助
没帮助

相关·内容

R语言建模入门：如何理解formula中y~.和y~x:z的含义？

01 — 如何理解formula中y~.和y~x:z的含义？ y~. 和 y~x:z 是一个简单的formula。~和 : 是formula中的运算符，但它们与通常理解的数学运算符存在一定的差距。...- ：-表示从模型中移除某一项，y~x-1表示从模型中移除常数项，估计的是一个不带截距项的过原点的回归方程。此外，y~x+0或y~0+x也可以表示不带截距项的回归方程。...(←是大写的i不是小写的L） y~x+I(z^2）的含义： y~x+z^2的含义： （因为z没法和自己交互） 那么，y~x+w+z和y~x+I(w+z)有什么区别呢？...y~x+w+z的含义： y~x+I(w+z)的含义： 可以发现，第二个公式将w+z作为一个整体估计这一变量的参数。...如果要估计动态面板模型，在plm包中，滞后变量(lagged variable)用运算符lag()表示，如lag(x,1)表示x滞后一期的滞后变量，lag(log(z),2)表示log(z)滞后两期的滞后变量

7.3K31

C#的“智能枚举”：在枚举中增加行为？

enum 可以很好地表示对象的状态，因此它是实现状态模式的常见选择。在 C# 中，您可以使用 switch 语句来根据不同的 enum 值执行不同的操作。...在 C# 中，您可以使用 switch 语句或 if-else 语句来根据不同的 enum 值选择不同的算法或行为。 工厂模式 工厂模式允许您使用一个共同的接口来创建不同的对象。...enum 可以很好地表示这些对象的类型，因此它是实现工厂模式的常见选择。在 C# 中，您可以使用 switch 语句或 if-else 语句来根据不同的 enum 值创建不同的对象。...在 C# 中，您可以使用 enum 来表示观察者对象的状态，并使用委托或事件来通知观察者对象。 智能枚举 什么是智能枚举？智能枚举不是官方的一个称谓，而是作者定义的一个名词。...这意味着您可以在枚举类型上调用方法和属性，就像在类实例上调用它们一样。 智能枚举跟设计模式的意义一样，可以帮助您避免重复的代码，并提高代码的可读性和可维护性。

30620

大数据能消除在招聘和相关商业行为中的偏见吗？

翻译|佳灵 校对|孙强 在招聘和相关日常商业行为中，企业正更多地转向大数据。这已经引发了关于偏见是否会被根除的讨论。大数据真的能消除偏见？...有些人说是的，因为算法从本质上讲是数学性的、客观的，不是主观的。另一些人说数据和算法和创建它们的人一样有偏见。 为了更好地评价这个说法，要考虑用来评判人们的大数据类型。...基本类型的信息，如支付记录、负债、信用类型、新增信贷和信用记录被考虑在内。这是数据驱动的主要部分，仅仅以信用为基础。同样的方法能用于人力资源吗？...一、衡量人价值的大数据 除了贷款业，在很多地方已经做了对人的评估。...整合社交媒体 如今有无数的工具可以用来从社交媒体配置文件中收集信息，找到有才华的应聘者。求职者通常上网分享他们的个人信息和求职经历。

68360

opencl:C++11下使用别名(x,y,z,hi,lo...)访问vector类型(cl_int2,cl_long16...)的元素

https://blog.csdn.net/10km/article/details/51111240 在gcc(5.2.0)下使用C++11写opencl的主机端代码时，发现无法像内核代码一样对...这是platform.h中cl_int2的定义，可以看出，虽然代码中有,x,y名字定义，但编译开关__CL_HAS_ANON_STRUCT__导致这部分代码是灰的/无效的 ?...---- opencl内核代码中向量元素的访问 在opencl内核代码中，对于opencl中的向量类型，既可以使用s0~sF(根据向量长度不同)来访问向量中的指定元素，也可以用元素的别名来访问（x,y,...float2 f2=f.hi //f中前2个元素组成的float2 可以看出，使用x,y,hi,lo这样的别名，代码更加直观易懂。...同时它也支持以别名(x,y,z,w,s0~s3)访问元素。

1.1K10

计算机中的数学【费马大定理】 数学史上最著名的定理： x^n + y^n = z^n（n >2时，没有正整数解）

费马大定理，又被称为“费马最后的定理”，由17世纪法国数学家皮耶·德·费玛提出。 x^n + y^n = z^n 没有正整数解 (n >2)。...被提出后，经历多人猜想辩证，历经三百多年的历史，最终在1995年被英国数学家安德鲁·怀尔斯彻底证明。...大约1637年左右，法国学者费马在阅读丢番图（Diophatus）《算术》拉丁文译本时，曾在第11卷第8命题旁写道：“将一个立方数分成两个立方数之和，或一个四次幂分成两个四次幂之和，或者一般地将一个高于二次的幂分成两个同次幂之和...费马大定理起源于三百多年前，挑战人类3个世纪，多次震惊全世界，耗尽人类众多最杰出大脑的精力，也让千千万万业余者痴迷。 1637年，费马在书本空白处提出费马猜想。...1993年6月在剑桥牛顿学院要举行一个名为“L函数和算术”的学术会议，组织者之一正是怀尔斯的博士导师科茨，于是在1993年6月21日到23日怀尔斯被特许在该学术会上以“模形式、椭圆曲线与伽罗瓦表示”为题

1.2K50

什么是类的封装?

什么是类的封装? —— 新手编程1001问之C#编程基础 ---- 有一个问题，一直比较困扰。什么是类的封装？不就是创建一个类吗？为啥叫封装呢？不装会死吗？到底是多此一举呢，还是暗藏玄机？请指教。...这个与我们单点创建临时的类对象时，程序员的心态和处理方法，包括“穷举思维”的应用，都是完全不一样的。所以，封装的确是有重要意义的。 如果遇到一个较大一点项目，不会封装真的会死的，会累死！...int y { get; set; } public int Add() { int z = x + y; return z; } } //下面是对上述加法封装类的应用...(int x, int y) { int z = x + y; return z; } } //下面是对上述加法封装类的应用 class MyProgram { static...); //调用实例的方法 int z = myClass.Add(x,y); //打印输出 Console.WriteLine(z); Console.ReadLine

3.4K60

资源 | 跟着Sutton经典教材学强化学习中的蒙特卡罗方法（代码实例）

换句话说，你怎样使用从b的采样中获得的信息去决定π的期望结果。 一种你能想到的直观方法就是：“如果b选择a很多，π选a很多，那么b的行为对于决π的行为是很重要的！”...环节的概率在一些时间步t终止，因此必须是一个几何分布geo(γ)： 全部回报可以认为是对随机变量Rt求期望： 可以构造一个任意的裂项求和如下： 以此类推，我们可以看到，令k从x处开始，那么我们有γx 将上式代入...y, z) for x in range(4,22) for y in range(1,11) for z in [True,False]] A = 2 m = MC(S, A, epsilon=1)...= np.arange(4, 21) Y = np.arange(1, 10) Z = np.array([np.array([m.Q[(x, y, False)][0] for x in X]) for...# Before: [(x, y, z) for x in range(4,22) for y in range(1,11) for z in [True,False]] S = 4*12 # Before

72570

机器学习之最大期望(EM)算法

如果估计出的P1和P2与我们初始化的P1和P2一样，说明P1和P2很有可能就是真实的值。如果新估计出来的P1和P2和我们初始化时的值差别很大，那么我们继续用新的P1和P2迭代，直到收敛。...此步中我们根据E步中求出z的概率分布，依据最大似然概率法则去估计P1和P2，称为M步。 ? ? 上面我们是通过迭代来得到P1和P2。...相反，如果f式凹函数，X是随机变量，那么E[f(X)]≤f(E[X])。当且仅当X是常量时，上式取等号，其中E[X]表示X的期望。 我们再回到上述推导过程，得到如下方程式。 ?...去掉上式中常数部分，则我们需要极大化的对数似然下界为 ? 4.EM算法流程 现在我们总结下EM算法流程。 ? 5.EM算法的收敛性 我们现在来解答下2.EM算法实例中问题，即EM算法能够保证收敛吗？...如果EM算法收敛，那么能够保证收敛到全局最大值吗？ 首先我们来看下第一个问题，EM算法能够保证收敛吗?要证明EM算法收敛，则我们需要证明对数似然函数的值在迭代的过程中一直增大。即 ? 由于 ?

2.2K31

R语言泊松回归对保险定价建模中的应用：风险敞口作为可能的解释变量

p=13564 ---- 在保险定价中，风险敞口通常用作模型索赔频率的补偿变量。...我们不能使用暴露作为解释变量吗？我们会得到一个单位参数吗？ 当然，在进行费率评估的过程中，这可能不是一个相关的问题，因为精算师需要预测年度索赔频率（因为保险合同应提供一年的保险期）。...如果我们以曝光量的对数作为可能的解释变量进行回归，则我们期望其系数接近1。...因此，在这里，我们不能假设参数的单位值。这意味着什么 ？我们可以重现这种行为吗？ 为了更好地理解被保险人，请考虑两种可能的行为。...这与我们的想法一致，因为客户的风险较低。 第二种行为是：有时，被保险人对索赔的处理方式不满意，他们可能会在第一次索赔后离开。考虑一种情况，在一项索赔之后，被保险人很可能（例如，概率为50％）离开公司。

93320

使用 Microsoft.Net.Compilers 在旧版本的 Visual Studio 201320152017 中开启新的 C# 7.x 和 C# 8 语法

新版本的 C# 特性需要新版本的 Visual Studio 的支持。不过，如果你不介意修改项目的话，你也能在低版本的 Visual Studio 中获得高版本的 C# 语言支持了。...不同 Visual Studio 原生支持的 C# 版本 Visual Studio 每一次的重大发布都带来新的 C# 版本（至少在 Visual Studio 2017 之前是这样），于是通常情况下如果你使用了旧版本的...这是一个 .NET 的编译器包，无论你系统中安装的是什么版本的 C# 编译器，使用此包都可以强制项目使用某个特定版本的 C# 编译器。...第三步：编辑项目使用最新版本的 C# 语言 就像普通的项目启用最新版 C# 语言一样，在你的项目的 csproj 的 PropertyGroup 中添加以下属性： 1 Latest...如有任何疑问，请 与我联系 ([email protected]) 。

29920

详解蒙特卡洛方法：这些数学你搞懂了吗？

反过来讲：「如果 b 选择 a 很多次且 π 从未选择 a，则 b 在 a 上的行为对 π 在 a 上的行为而言应该没有任何重要性。」有道理，对不对？...Sutton 建议说，在实践中，总是使用加权的重要度采样。 4).增量实现 和很多采样技术一样，我们可以增量地实现它。...(γ)： 而完全回报可被视为是在随机变量 的随机数上的期望： 可以这样构建一个任意伸缩和（telescoping sum）： 归纳起来，我们可以看到对于从 x 开始的 k，我们有 。...y, z) for x in range(4,22) for y in range(1,11) for z in [True,False]] A = 2 m = MC(S, A, epsilon=1)...= np.arange(4, 21) Y = np.arange(1, 10) Z = np.array([np.array([m.Q[(x, y, False)][0] for x in X]) for

39410

详解蒙特卡洛方法：这些数学你搞懂了吗？

反过来讲：「如果 b 选择 a 很多次且 π 从未选择 a，则 b 在 a 上的行为对 π 在 a 上的行为而言应该没有任何重要性。」有道理，对不对？...Sutton 建议说，在实践中，总是使用加权的重要度采样。 4).增量实现 和很多采样技术一样，我们可以增量地实现它。...而完全回报可被视为是在随机变量 ? 的随机数上的期望： ? 可以这样构建一个任意伸缩和（telescoping sum）： ? 归纳起来，我们可以看到对于从 x 开始的 k，我们有 ? 。 ?...y, z) for x in range(4,22) for y in range(1,11) for z in [True,False]] A = 2 m = MC(S, A, epsilon=1)...= np.arange(4, 21) Y = np.arange(1, 10) Z = np.array([np.array([m.Q[(x, y, False)][0] for x in X]) for

1K00

Wolfram System Modeler 12.2|模拟零重力以演示Dzhanibekov效应和其他令人惊讶的物理模型

准备好模型后，我们现在可以模拟： simWingnut = SystemModelSimulate["DzhanibekovEffect", 30]; 由于没有外力，人们可能会期望速度应该保持恒定，但是它们会吗...让我们看一下航天飞机以及它如何根据初始轴或旋转来表现，并使用System Modeler的Simulation Center跟踪航天飞机的三个不同点： 当绕着x和z轴旋转时，航天飞机的行为符合预期，但绕着...y和y-z旋转时，它开始以与蝶形螺母相同的奇异方式翻转。...图片来自维基百科 开始时看起来很棒，但是在几个小时内它就开始翻转并开始旋转。与我们之前的示例相反，卫星再也没有向后翻转。相反，它陷入了这种不希望的旋转中。怎么来的？...总而言之，这个简单的例子完全违反直觉，很好地说明了如何使用系统模型来测试和理解动态系统的行为，并希望在设计过程的早期阶段找到更好的解决方案。

1.2K40

R语言泊松回归对保险定价建模中的应用：风险敞口作为可能的解释变量

p=13564 ---- 在保险定价中，风险敞口通常用作模型索赔频率的补偿变量。...当然，在进行费率评估的过程中，这可能不是一个相关的问题，因为精算师需要预测年度索赔频率（因为保险合同应提供一年的保险期）。...如果我们以曝光量的对数作为可能的解释变量进行回归，则我们期望其系数接近1。...蓝色为没有索赔人的风险密度，红色为有一个或多个索赔人的风险密度。 因此，在这里，我们不能假设参数的单位值。这意味着什么 ？我们可以重现这种行为吗？ 为了更好地理解被保险人，请考虑两种可能的行为。...这与我们的想法一致，因为客户的风险较低。 第二种行为是：有时，被保险人对索赔的处理方式不满意，他们可能会在第一次索赔后离开。

96930

沙堆模型中的智慧，时代的一粒灰，落在个人头上就是一座山

沙堆模型 0x1：沙堆实验的简化过程描述 2. 沙堆的临界复杂性带给我们的启示 0x1：沙堆世界中的生命 0x2：人生中遇到的突发事件真的只是偶然吗？ 3. 我们能用笔和纸计算出幂次定律吗？...随便选取一个格子，并把那个格子的高度 Z 增加 1，从而就把一粒沙加到了那个方格子中 :  Z(x，y) → Z(x，y) + 1 我们引入了一个“倒塌规则”。...Z(x±1，y) → Z(x±1，y) + 1 Z(x，y±1) → Z(x，y±1) + 1 下图显示了这个倒塌的过程。..., c='b') plt.show() 0x5：沙堆模型计算机模型有实际意义吗 计算机科学家们的这个沙堆是对实际发生的一切所做的一个粗糙且过分简化的处理。...自组织临界性是自然界在短时间标度内制造巨大转变的一种方式。  0x2：人生中遇到的突发事件真的只是偶然吗？

1.1K00

【算法】从头开始编写任何机器学习算法的6个步骤：感知器案例研究

)[0] 18 19print "The errors are:" 20print perceptron(x, y, z, eta, t)[0] 看一看错误，我们可以看到错误在第6次迭代时趋于0。...特征在第1和第2列中，所以我在散点图函数中使用了这些特征。第0列是我包含的1的虚拟特征，这样就能计算出截距。这应该与我们在前一节中对NAND gate所做的事情一样。...最后，我在scatterplot函数中使用c = df['3']和alpha = 0.8为两个类着色。输出是第3列(0或1)中的数据，因此我告诉函数使用第3列为两个类着色。...1w = perceptron_train(x_train, y_train, z, eta, t)[0] 2J = perceptron_train(x_train, y_train, z, eta,...scikit-learn模型中的权重与我们的相同。这意味着我们的模型工作正常，这是个好消息。 在我们结束之前，有几个小问题需要复习一下。

1.1K30
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券