一:整数 整数就是没有小数部分的数字,比如 42 和-23。整数可以是有符号(正、负、零)或者无 符号(正、零)。 Swift 提供了 8,16,32 和 64 位的有符号和无符号整数类型。...这些整数类型和 C 语言的命名方式很像,比如 8 位无符号整数类型是 UInt8,32 位有符号整数类型是 Int32。就像 Swift 的其他类型一样,整数类型采用大写命名法。...1、整数范围 你可以访问不同整数类型的 min 和 max 属性来获取对应类型的最大值和最小值: let minValue = UInt8.min // minValue 为 0,是 UInt8 类型的最小值...二:浮点数 浮点数是有小数部分的数字,比如 3.14159,0.1 和-273.15。 浮点类型比整数类型表示的范围更大,可以存储比 Int 类型更大或者更小的数字。...Swift 提 供了两种有符号浮点数类型: Double 表示 64 位浮点数。当你需要存储很大或者很高精度的浮点数时请使用此类型。 Float 表示 32 位浮点数。
整数在内存中的存储 整数的二进制以 原码 反码 补码 表示. ...正整数的原 反 补码都相同 负整数的三种表示方法各不相同 原码:直接将数值按照正负数的形式翻译成二进制得到的就是原码. ... 常见的浮点数 1.23 1E5等,浮点数家族包括:float double long double ( 它们的范围在float.h中定义) 它们的存储按照 IEEE754...101.0 = 1.01 * 2^2 -5.0 = -101.0 = -1 * 1.01 * 2 ^ 2 由IEEE 754规定 32位的浮点数这样储存... 64位的浮点数这样储存 注意 : 在对E存储的时候,要加上中间值127,然后表示成二进制码储存 而储存M的时候,尾数要去整数部分,然后补齐0到23位
整数在内存中的存储 整数的2进制表⽰⽅法有三种,即原码、反码和补码。 对于整形来说,数据存放内存中的其实是补码。 在计算机系统中,数值一律用补码来表示和存储。...原因是,使用补码,可以使符号位和数值域统一处理,同时,还可以使加法和减法统一处理(CPU中只有加法器)。此外,原码和补码相互转换,运算过程相同,不需要额外硬件电路。...以32位浮点数为例,留给M只有23位,将第⼀位的1舍去以后,等于可以保存24位有效数字。 E为一个无符号整数,但是科学计数法中的E是可以出现负数的。等到读取的时候,再把第⼀位的1加上去。...为什么 9 还原成浮点数,就成了 0.000000 ?...浮点数9.0,为什么整数打印是 1091567616?
一、匹配规则 * 表示前面的子表达式匹配0次或更多次 ?匹配前面的子表达式零次或一次,或指明一个非贪婪限定符。要匹配 ? 字符,请使用 \? \d 匹配数字 +...
整数格式化 请格式化一个整数,按10位输出,不足10位前面补0 n = 1234 print(format(n, '10d')) # 左侧补零 print(format(n, '0>10d')) #...右侧补零 print(format(n, '0<10d')) 1234 0000001234 1234000000 浮点数格式化 格式化一个浮点数,要保留小数点两位 x1 = 1234.5678...format(x2, '*<12.2f')) # 中心对齐 print(format(x2, '*^12.2f')) # 用千位号分割 print(format(123455678, ',')) # 整数用
原因是: 1.在计算机系统中,数值⼀律⽤补码来表示和存储。...因此就导致了大端存储模式和小端存储模式。...3.1浮点数的存储 根据国际标准IEEE(电⽓和电⼦⼯程协会) 754,任意⼀个⼆进制浮点数V可以表示成下面的形式: • (−1)S 表示符号位,当S=0,V为正数;当S=1,V为负数 • M 表示有效数字...M 3.1.1 浮点数存的过程 IEEE 754对有效数字M和指数E,还有⼀些特别规定。...至于浮点数9.0,为什么整数打印是 1091567616? 首先,浮点数9.0等于二进制1001.0,换算成科学计数法是:1.001×2^3。
一、 整数在内存中的存储 详情请见拙文 【C语言】中的位操作符和移位操作符,原码反码补码以及进制之间的转换 其中详细介绍了整数在内存中的存储是依靠原反补码存储实现的 二、大小端字节序和字节序判断 首先声明我使用的编译器是...128的二进制为00000000 00000000 00000000 10000000,存入a的数据为100000000,当过程进行到这里我们发现了a的数据是相同的,后边的步骤也是相同的,因为是无符号整数...根据国际标准IEEE,任意⼀个⼆进制浮点数V可以表示成: 对于32位的浮点数,即float,最高的1位存储符号位S,接着的8位存储指数E,剩下的23位存储有效数字M 对于64位的浮点数...这样做的目的是节省1位有效数字可以使结果精确一些,并且裁掉了冗余的占用内存的行为 2、关于指数E E为无符号整数,这意味着,如果E为8位,它的取值范围为0 ~ 255,如果E为11位,它的取值范围为0...比如,2^10的E是10,所以保存成32位浮点数时,必须保存成10+127=137,即10001001 当E全为0时,浮点数的指数E等于1-127(或者1-1023)即为真实值,有效数字M不再加上第一位的
整数和浮点值是算术和计算的基础。例如,1是一个整数,1.0而是一个浮点数。...以下是julia 中常见的数字类型: 整数类型 类型 位数 最小的价值 最大的价值 Int8 8 -2 ^ 7 2 ^ 7 - 1 UInt8 8 0 2 ^ 8 - 1 Int16 16 -2 ^ 15...位操作系统 julia > Int Int32 julia > UInt UInt32 # 64位操作系统 julia > Int Int64 julia > UInt UInt64 julia 支持二进制和八进制...9223372036854775807 julia > typemax(Int64) + 1 -9223372036854775808 julia > typemin(Int64) -9223372036854775808 浮点数...julia 中浮点数常见的例子 julia > 1.0 1.0 julia > 1. 1.0 julia > 0.5 0.5 julia > .5 0.5 julia > -1.23 -1.23
因此就导致了大端存储模式和小端存储模式。...3.1浮点数的存储 根据国际标准IEEE(电⽓和电⼦⼯程协会) 754,任意⼀个⼆进制浮点数V可以表示成下面的形式: • (−1)S 表示符号位,当S=0,V为正数;当S=1,V为负数 • M 表示有效数字...M 3.1.1 浮点数存的过程 IEEE 754对有效数字M和指数E,还有⼀些特别规定。...以32位浮点数为例,留给M只有23位,将第⼀位的1舍去以后,等于可以保存24位有效数字。 对于指数E,它是一个无符号整数。...至于浮点数9.0,为什么整数打印是 1091567616? 首先,浮点数9.0等于二进制1001.0,换算成科学计数法是:1.001×2^3。
无论数字是整数、浮点数、分数,还是罗马数字,人类都能很容易地识别和处理它们。但是,本书编写的一些程序只有在某些特定类型的数字上执行才有意义,所以我们经常需要编写代码来检查是否输入了正确的数字类型。 ...Python 将整数和浮点数视为不同的类型。如果使用 type()函数,Python 会显示你刚刚输入的数字类型。...这样一来,该程序将捕获浮点数,而这在针对整数的程序中则不起作用。...然而,它也会标记像 1.0 和 2.0 这样的数字,Python 将这些数字视为浮点数,但是这些数字等同于整数,如果将它们作为正确的 Python 类型输入,就可正常工作。 ...我们学习了编写程序来识别整数、浮点数、分数(可以表示为分数或浮点数)和复数;我们还编写了生成乘法表、执行单位转换和求二次方程的根的程序。
整数和浮点数在内存中存储 1 整数 整型数据的储存是以补码的形式进行存储 原码 反码 补码 对于正整数的储存,三者相同 对于负整数的储存,如下: 1 0000000 00000000 00000000...IEEE 754规定: 对于32位 的浮点数,最⾼的1位存储符号位S,接着的 8位 存储指数E,剩下的 23位 存储有效数字M。...对于== 64位== 的浮点数,最⾼的1位存储符号位S,接着的 11位 存储指数E,剩下的 52位 存储有效数字M。...以 32位 浮点数为例,留给 M 只有 23位,将第⼀位的 1 舍去以后,等于可以保存 24位 有效数字。...3 特殊情况 M 不都为 1也 不都为 0 E全为0 这时,浮点数的指数E等于1-127(或者1-1023)即为真实值,有效数字M不再加上第⼀位的 1,⽽是还原为 0.xxxxx x的⼩数。
一、整数在内存中的存储 在讲解操作符的时候,我们就讲过了下面的内容: 整数的2进制表示方法有三种,即 原码、反码和补码 三种表示方法均有符号位和数值位两部分,符号位都是用0表示“正”,用1表示“负...因此就导致了大端存储模式和小端存储模式。 2.2请简述大端字节序和小端字节序的概念,设计一个小程序来判断当前机器的字节序。...此时,pFloat 指向的内存中存储的是一个整数值 9。 通过 pFloat 打印该值时,由于 pFloat 是一个浮点数指针,所以它会尝试将内存中的值解释为浮点数。...在大多数系统上,整数 9 和浮点数 9.0 在内存中的表示是不同的。 接下来,你通过 pFloat 将该内存位置的值设置为 9.0。...这意味着你现在改变了原来存储整数 9 的内存,使其现在包含一个浮点数的表示。 再次尝试打印整数 n 的值时,它会尝试将内存中的浮点数表示解释为一个整数。
所以,有2个情况,有符号右移和无符号右移。有符号右移空位补符号位,无符号右移空位补0。当把有符号数,符号位移动到右边第一位的时候,结果-1就是负数,0就是正数。...一种实现方法 因为浮点数无法移位,所以要么强转成整数处理,要么就要拆成数组处理。这里我们使用当做数组处理。
题目描述 给出一个浮点数,请将这个浮点数转换成整数。 输入描述 输入一个浮点数。 输出描述 程序将浮点数转换为整数并输出。...# 输出: 程序将浮点数转换为整数并输出。...当程序运行时,它将等待用户输入浮点数,然后将浮点数转换为整数并输出。...但是,我们需要将其转换为整数类型,以便进行整数操作。 这一步使用了内置函数 int() 来将浮点数转换为整数。...print(output_int) 这个习题适合初学者,因为它涵盖了Python编程的基础知识,包括输入、变量、类型转换、输出和基本语法。帮助学习者理解如何处理浮点数并将其转换为整数。
Python支持对整数和浮点数直接进行四则混合运算,运算规则和数学上的四则运算规则完全一致。 ?...,浮点数运算结果仍然是浮点数: 1 + 2 # ==> 整数 31.0 + 2.0 # ==> 浮点数 3.0 但是整数和浮点数混合运算的结果就变成浮点数了: 1 + 2.0 # ==> 浮点数 3.0...为什么要区分整数运算和浮点数运算呢?...那整数的除法运算遇到除不尽的时候,结果难道不是浮点数吗?我们来试一下: 11 / 4 # ==> 2 令很多初学者惊讶的是,Python的整数除法,即使除不尽,结果仍然是整数,余数直接被扔掉。...不过,Python提供了一个求余的运算 % 可以计算余数: 11 % 4 # ==> 3 如果我们要计算 11 / 4 的精确结果,按照“整数和浮点数混合运算的结果是浮点数”的法则,把两个数中的一个变成浮点数再运算就没问题了
整数、浮点数(小数)转浮点数 正整数转二进制 除2之后将余数倒序排列, 直到商小于1 201 / 2 = 100······1 100 / 2 = 50 ······0 50 / 2 = 25...1 ······1 1 / 2 = 0 ······1 (商小于1,结束计算并将余数倒序排列) 得到:201(十进制) = 11001001(二进制) ---- 负整数转二进制...1)得到取绝对值的整数的二进制。...得00110111 ---- 小数部分转二进制 1)小数部分乘2后将整数部分顺序排列。 如0.125,整数部分顺序排列得001 2)前面加 ‘ 0. ’ 得0.001
1.丢弃小数部分,保留整数部分 parseInt(5/2) 2.向上取整,有小数就整数部分加1 Math.ceil(5/2) 3,四舍五入.
function validateNum(val){//验证整数 var patten = /^-?...$/; return patten.test(val); } function validateNumOrLetter(val){//只能输入数字和字母 var patten
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