为什么使用low + (high - low) / 2而不使用(high + low) / 2呢?

本文探讨了在计算两个大整数平均值时如何避免32位整数溢出的问题,通过比较(high+low)/2与low+(high-low)/2两种方法,详细解释了后者能有效防止溢出的原因,并讨论了位运算的使用场景和效率。

为什么使用low + (high - low) / 2而不使用(high + low) / 2呢?目的是防止溢出!
为什么这样就防止溢出了呢?看下面的例子。

high = 0100 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 = 1073741824
 low = 0100 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 = 1073741824

然后我们将这两个数值相加,看结果是什么。

high + low =  1000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000
           =  2147483648 as unsigned 32-bit integer
           = -2147483648 as signed   32-bit integer
	(high + low) / 2   = 1100 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 = -1073741824
	(high + low) >>> 1 = 0100 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 =  1073741824
low + (high - low) / 2 = 0100 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 =  1073741824

作为带符号的32位整数,它是溢出的并且翻转为负。因此(high + low) / 2是错误的,因为high + low的运算结果可能超出当前类型所表示的范围的。

如果作为无符号32位整数运算,总和是正确的。所需要的就是将它除以2。

在Java运算中不支持无符号整数,所以我们一般选择low + (high - low) / 2来防止溢出,但有一种是这样写的low + (high - low) >>> 1,在Java中>>>和>>的区别,则在于无符号和有符号。如果使用>>,会将符号位也参与运算。

(high + low) >> 1 = 1100 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 = -1073741824

一般来说>>和>>>比除法的/的运行效率高,但是经过编译器的优化,他们效率并不相差多少,工作中尽量风格和同事统一,不要擅自使用位运算,这样有可能会造成阅读困难,而且效率也不能提高多少。
如果文中我的理解有偏差或者错误,请阅读者评论指出,不胜感激。

### 数学意义与应用场景 公式 \((\text{high} - \text{low}) / 2 + \text{low}\) 表达了一种数值范围内的中间值计算方法。具体来说: - **数学意义**: 这一公式用于求解区间 [\(\text{low}, \text{high}\)] 中的中点位置。其中,\((\text{high} - \text{low})\) 计算了区间的宽度,将其除以 \(2\) 得到一半的距离,再加上下界 \(\text{low}\),从而得到该区间的中点坐标[^1]。 - **算法中的作用**: 此公式常被应用于二分查找、数值优化以及数据标准化等领域。例如,在二分查找过程中,通过此公式可以快速定位当前搜索区间的中点,进而缩小搜索空间;在数据预处理阶段,它可用于将原始数据映射至特定范围内以便后续建模或分析[^3]。 #### MATLAB 实现示例 以下是基于上述公式的简单 MATLAB 实现代码片段: ```matlab function midpoint = calculate_midpoint(low, high) % Calculate the midpoint of a given range. midpoint = (high - low) / 2 + low; end ``` #### Python 实现示例 同样地,也可以用 Python 编写类似的函数来完成这一操作: ```python def calculate_midpoint(low, high): """Calculate the midpoint of a given range.""" return (high - low) / 2 + low ``` --- ### 应用场景扩展 除了基本的数学运算外,该公式还广泛存在于以下几个领域之中: 1. **聚类分析**:当使用群智能优化算法(如 GOA 或其改进版本 D-DOGOA)解决聚类问题时,初始群体的位置可能需要均匀分布于定义域内。此时可借助此类公式生成合理的候选解集。 2. **机器学习特征缩放**:为了提高模型收敛速度及性能表现,通常会对输入变量执行归一化或者标准化处理。假设目标是把某属性从原范围变换至新标准,则可通过调整参数形式实现自定义转换逻辑。 3. **金融数据分析**:对于股票价格预测任务而言,尽管存在诸多挑战因素诸如高噪音水平和确定性的干扰[^2],但仍然可以通过统计每日最高价 (\(H_t\)) 和最低价 (\(L_t\)), 并依据相似原理估算收盘价趋势作为辅助指标之一供决策参考之用。 ---
评论 5
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值