精度不够造成的问题

C语言刷题精度问题求解

在刷题的过程中,遇到了一些常见的问题,比如说明明带入前几个数还可以,就是没有accept,

其中可能有精度不够的问题

比方说这题

题目描述

已知:Sn=1+12+13+…+1nSn​=1+21​+31​+…+n1​。显然对于任意一个整数 kk,当 nn 足够大的时候,Sn>kSn​>k。

现给出一个整数 kk,要求计算出一个最小的 nn,使得 Sn>kSn​>k。

输入格式

一个正整数 kk。

输出格式

一个正整数 nn。

输入输出样例

输入 #1复制

1

输出 #1复制

2

说明/提示

【数据范围】

对于 100%100% 的数据,1≤k≤151≤k≤15。

【题目来源】

NOIP 2002 普及组第一题

最开始的代码

#include<stdio.h>
int main()
{
    float sum = 1;
    int k, a = 1;
    scanf("%d", &k);
    while (sum<=k) {
        a = a+1;
        sum = sum + 1.0/a;
    }
    printf("%d\n", a);
    return 0;
}

经过修正精度的代码

#include<stdio.h>
int main()
{
    double sum = 1;
    int k, a = 1;
    scanf("%d", &k);
    while (sum<=k) {
        a = a+1;
        sum = sum + 1.0/a;
    }
    printf("%d\n", a);
    return 0;
}

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
解决精度问题通常有以下方法: ### 数值计算方面 - **使用高精度数据类型**:采用具有更高精度的数据类型来进行计算,避免因数据类型精度不足而损失信息。在Python里,浮点数默认是双精度的,但对于更高精度需求,可借助`decimal`模块。 ```python import decimal # 设置精度 decimal.getcontext().prec = 50 a = decimal.Decimal('0.1') b = decimal.Decimal('0.2') result = a + b print(result) ``` - **减少计算误差累积**:在进行多次计算时,误差可能会不断累积。可以改变计算顺序,或者采用更稳定的算法。比如在累加大量数值时,利用Kahan求和算法能减少误差累积。 ```python def kahan_sum(arr): sum_value = 0.0 c = 0.0 for num in arr: y = num - c t = sum_value + y c = (t - sum_value) - y sum_value = t return sum_value numbers = [0.1] * 1000 result = kahan_sum(numbers) print(result) ``` - **合理选择算法**:不同算法的精度表现不同,应根据具体问题选择合适的算法。例如在求解线性方程组时,高斯消元法可能会因主元过小而导致误差增大,此时可采用列主元高斯消元法来提高精度。 ### 数据处理方面 - **数据预处理**:对数据进行预处理,如归一化、标准化等操作,可避免数据值过大或过小导致的精度问题。 - **四舍五入与截断处理**:在合适的时候进行四舍五入或截断处理,避免不必要的精度保留。不过要注意选择合适的精度级别,防止过度截断造成信息丢失。 ### 浮点数运算方面 - **避免浮点数比较**:由于浮点数在计算机中以二进制形式存储,存在精度误差,直接比较两个浮点数是否相等往往会得到错误结果。可以通过判断两个浮点数的差值是否在一个极小的误差范围内来确定它们是否近似相等。 ```python a = 0.1 + 0.2 b = 0.3 epsilon = 1e-9 if abs(a - b) < epsilon: print("a and b are approximately equal") ``` ### 其他方面 - **硬件层面优化**:在一些对精度要求极高的场景下,可以考虑使用支持更高精度计算的硬件设备,如FPGA等。
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