浮点数越界或者无效-1.#IND000

本文深入探讨了ACOS函数在参数超出指定范围时返回NaN值的现象,并提供了一种有效的方法来判断此类异常情况。通过实例演示了如何使用`float.h`中的 `_isnan` 函数来检测NaN值,确保程序的稳定性和鲁棒性。

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float acos(float x)

参数x的范围为-1.0f到1.0f之间,返回值范围在0.0f到3.141592653f之间,值得注意的是:当x超出[-1.0f, 1.0f]这个范围时此函数将返回一个-1.#IND000值,代表无穷小而编译器会不给出任何提示,通常此将会导致程序错误或崩溃,所以以后要注意数学函数的参数范围了.

可以通过以下代码进行调试:

 float test = acos(1.0001f)
 if (test != test)
 {
       cout << "错误出现" << endl;
 }

昨天遇到的-1.#IND000,问余衍炳师兄,告诉我这是无穷小。但是我想用if(a==-1.#IND000)去判断,编译不过,呵呵 。

现在找到方法了   ,不过方法有点怪,astone指出,b!=b应该是恒为false,但在这个情况下竟然是true

 float a=10;
 float b=a/0;
 if( b > 0.0f ||b != b)
  printf("%f",b);

这个可以判断1.#INF000

 float a=-10;
 float b=a/0;
 if( b < 0.0f ||b != b)
  printf("%f",b);

这个可以判断-1.#IND000

加b!=b只用于.net 2003,在vC++6.0下不用。

       使用类似于pow, exp等等函数时常会产生一个无效数字1.#IND00,在VC下可以通过与一个确定数字比较大小来判断是否产生了无效数字,但这个方法在DEV-CPP下却是行不通的。

其实解决办法很简单,使用   float.h中一个函数_isnan即可:

int _isnan(double x);  
  
当x是一个无效值(NaN, Not a Number) 时,返回非零值
否则返回0.

一般可能是除数为零,使用数组时也经常出现这种情况

tic; clc; clear; % 读取 Excel 文件数据 data = xlsread('C:\Users\86198\Desktop\weizhi.xlsx'); % 检查数据是否有效 if isempty(data) || mod(size(data, 2), 2) ~= 0 error('Excel 数据为空或格式不正确,每一行应包含 (x, y) 坐标'); end % 提取 x, y 坐标 x = data(:, 1:2:end); % x 坐标(每行第 1,3,5,... 列) y = data(:, 2:2:end); % y 坐标(每行第 2,4,6,... 列) % 将数据展平成一列 x = x(:); y = y(:); % 组合坐标数据 sj = [x y]; num_points = size(sj, 1); % 获取点的数量 % 设定起点 d1 = [70, 40]; % 在数据起点和终点添加 d1 sj0 = [d1; sj; d1]; % 坐标转换为弧度 sj = sj0 * pi / 180; % 初始化距离矩阵 L = num_points + 2; % 总共 100 + 2 个点(包含起点和终点) d = zeros(L); % 计算球面距离矩阵 for i = 1:L-1 for j = i+1:L temp = cos(sj(i, 1) - sj(j, 1)) * cos(sj(i, 2)) * cos(sj(j, 2)) + sin(sj(i, 2)) * sin(sj(j, 2)); d(i, j) = 6370 * acos(temp); % 地球半径 6370 km end end d = d + d'; % 使矩阵对称 % 遗传算法参数 w = 50; % 种群规模 dai = 100; % 进化代数 % 生成初始种群 J J = zeros(w, L); for k = 1:w c = randperm(num_points); % 随机排列 100 个点 c1 = [1, c + 1, L]; % 加入起点和终点 flag = 1; % 2-opt 局部优化 while flag > 0 flag = 0; for m = 1:L-3 for n = m+2:L-1 if d(c1(m), c1(n)) + d(c1(m+1), c1(n+1)) < d(c1(m), c1(m+1)) + d(c1(n), c1(n+1)) flag = 1; c1(m+1:n) = c1(n:-1:m+1); end end end end J(k, :) = c1; end % 确保 J 只包含 1 到 L 之间的整数 J = round(J); % 设定起点和终点 J(:, 1) = 1; J(:, L) = L; % 初始化随机种子 rand('state', sum(clock)); % 遗传算法进化 A = J; for k = 1:dai % 交叉操作 B = A; c = randperm(w); % 随机选择个体 for i = 1:2:w F = 2 + floor(num_points * rand(1)); temp = B(c(i), F:L); B(c(i), F:L) = B(c(i + 1), F:L); B(c(i + 1), F:L) = temp; end % 变异操作 C = A; by = find(rand(1, w) < 0.1); % 10% 概率发生变异 if isempty(by) by = floor(w * rand(1)) + 1; end C = A(by, :); L3 = length(by); for j = 1:L3 bw = 2 + floor(num_points * rand(1,3)); bw = sort(bw); C(j, :) = C(j, [1:bw(1)-1, bw(2)+1:bw(3), bw(1):bw(2), bw(3)+1:L]); end % 合并父代与子代 G = [A; B; C]; TL = size(G, 1); % 确保 G 只包含 1 到 L 之间的整数 G = round(G); if any(G(:) < 1) || any(G(:) > L) || any(mod(G(:), 1) ~= 0) error('G 中包含无效索引,请检查遗传算法路径'); end % 计算路径长度 temp = zeros(TL, 1); for j = 1:TL for i = 1:L-1 temp(j) = temp(j) + d(G(j, i), G(j, i + 1)); end end % 选择最优个体 [DZ, IZ] = sort(temp); A = G(IZ(1:w), :); end % 最优路径及其长度 path = A(1, :); long = DZ(1); % 可视化路径 xx = sj0(path, 1); yy = sj0(path, 2); plot(xx, yy, '-o'); xlabel('经度'); ylabel('纬度'); title('最优路径'); grid on; % 显示最优路径长度 disp(['最短路径长度: ', num2str(long)]); toc;将以上Matlab代码改为python中运行
03-20
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