是否有可能解析有符号的零？我尝试了几种方法,但没有人给出正确的结果:
float test1 = Convert.ToSingle("-0.0");
float test2 = float.Parse("-0.0");
float test3;
float.TryParse("-0.0", out test3);
如果我使用直接初始化的值就可以了:
float test4 = -0.0f;
所以问题似乎在于c#的解析过程.我希望有人可以判断是否有一些选项或解决方法.
只能通过转换为二进制来看到差异:
var bin= BitConverter.GetBytes(test4);
Evk*_*Evk 17
我认为没有办法强迫float.Parse(或Convert.ToSingle)尊重负零.它只是这样工作(在这种情况下忽略符号).所以你必须自己检查一下,例如:
string target = "-0.0";
float result = float.Parse(target, CultureInfo.InvariantCulture);
if (result == 0f && target.TrimStart().StartsWith("-"))
result = -0f;
如果我们查看coreclr的源代码,我们会看到(跳过所有不相关的部分):
private static bool NumberBufferToDouble(ref NumberBuffer number, ref double value)
{
double d = NumberToDouble(ref number);
uint e = DoubleHelper.Exponent(d);
ulong m = DoubleHelper.Mantissa(d);
if (e == 0x7FF)
{
return false;
}
if (e == 0 && m == 0)
{
d = 0; // < relevant part
}
value = d;
return true;
}
如您所见,如果尾数和指数都为零 - 显式指定了值0.所以你无法改变它.
全.NET实现已经NumberBufferToDouble为InternalCall(纯C\C++实现的),但我相信它有类似的功能.
摘要
Mode : Release
Test Framework : .NET Framework 4.7.1
Benchmarks runs : 100 times (averaged/scale)
Tests limited to 10 digits
Name | Time | Range | StdDev | Cycles | Pass
-----------------------------------------------------------------------
Mine Unchecked | 9.645 ms | 0.259 ms | 0.30 | 32,815,064 | Yes
Mine Unchecked2 | 10.863 ms | 1.337 ms | 0.35 | 36,959,457 | Yes
Mine Safe | 11.908 ms | 0.993 ms | 0.53 | 40,541,885 | Yes
float.Parse | 26.973 ms | 0.525 ms | 1.40 | 91,755,742 | Yes
Evk | 31.513 ms | 1.515 ms | 7.96 | 103,288,681 | Base
Test Limited to 38 digits
Name | Time | Range | StdDev | Cycles | Pass
-----------------------------------------------------------------------
Mine Unchecked | 17.694 ms | 0.276 ms | 0.50 | 60,178,511 | No
Mine Unchecked2 | 23.980 ms | 0.417 ms | 0.34 | 81,641,998 | Yes
Mine Safe | 25.078 ms | 0.124 ms | 0.63 | 85,306,389 | Yes
float.Parse | 36.985 ms | 0.052 ms | 1.60 | 125,929,286 | Yes
Evk | 39.159 ms | 0.406 ms | 3.26 | 133,043,100 | Base
Test Limited to 98 digits (way over the range of a float)
Name | Time | Range | StdDev | Cycles | Pass
-----------------------------------------------------------------------
Mine Unchecked2 | 46.780 ms | 0.580 ms | 0.57 | 159,272,055 | Yes
Mine Safe | 48.048 ms | 0.566 ms | 0.63 | 163,601,133 | Yes
Mine Unchecked | 48.528 ms | 1.056 ms | 0.58 | 165,238,857 | No
float.Parse | 55.935 ms | 1.461 ms | 0.95 | 190,456,039 | Yes
Evk | 56.636 ms | 0.429 ms | 1.75 | 192,531,045 | Base
可验证的Mine Unchecked是,对于较小的数字是好的,但是当在计算结束时使用幂来做分数时,它对于较大的数字组合不起作用,也因为它只有10的幂,它只是一个很大的开关语句,这使得它略快一点.
背景
好吧,因为我得到的各种评论,以及我对此的工作.我以为我会用最准确的基准重写这篇文章.以及他们背后的所有逻辑
因此,当第一个问题出现时,id已经编写了我自己的基准测试框架,并且通常就像为这些事情编写快速解析器并使用不安全的代码一样,9次中有9次我可以比相应的框架更快地获得这些东西.
起初这很简单,只需编写一个简单的逻辑来解析带有小数点位置的数字,而且我做得很好,但最初的结果并不像它们本来那样准确,因为我的测试数据只是使用'f '格式说明符,并将更大的精度数字转换为只有0的短格式.
最后,我无法编写可靠的解析来处理指数表示法1.2324234233E+23.我能够使数学BIGINTEGER运算的唯一方法是使用大量的黑客来强制将正确的精度转换为浮点值.这变得超级慢.我甚至去了浮动IEEE规范并尝试用数学来构造它,这并不是那么难,但是公式中有循环并且很难做到正确.最后我不得不放弃指数表示法.
所以这就是我最终的结果
我的测试框架在输入数据上运行10000个flaots作为字符串的列表,它们在测试中共享并为每次测试运行生成,测试运行只是通过每个测试(记住它是每个测试的相同数据)并添加结果然后取平均值.这几乎和它一样好.我可以将运行增加到1000或更多因素,但它们并没有真正改变.在这种情况下,因为我们正在测试一个基本上只接受一个变量的方法(浮点数的字符串表示),所以没有基于它未设置的点进行缩放,但是我可以调整输入以适应不同长度的浮点数,即字符串为10,20直到98位数.记住一个浮点数最多只能达到38.
为了检查我使用以下内容的结果,我之前已经编写了一个测试单元,涵盖了每个可以想到的浮点数,并且它们可以工作,除了我使用Powers计算数字的小数部分的变体.
注意,我的框架只测试1个结果集,而不是框架的一部分
private bool Action(List<float> floats, List<float> list)
{
if (floats.Count != list.Count)
return false; // sanity check
for (int i = 0; i < list.Count; i++)
{
// nan is a special case as there is more than one possible bit value
// for it
if ( floats[i] != list[i] && !float.IsNaN(floats[i]) && !float.IsNaN(list[i]))
return false;
}
return true;
}
在这种情况下,我再次测试3种类型的输入,如下所示
建立
// numberDecimalDigits specifies how long the output will be
private static NumberFormatInfo GetNumberFormatInfo(int numberDecimalDigits)
{
return new NumberFormatInfo
{
NumberDecimalSeparator = ".",
NumberDecimalDigits = numberDecimalDigits
};
}
// generate a random float by create an int, and converting it to float in pointers
private static unsafe string GetRadomFloatString(IFormatProvider formatInfo)
{
var val = Rand.Next(0, int.MaxValue);
if (Rand.Next(0, 2) == 1)
val *= -1;
var f = *(float*)&val;
return f.ToString("f", formatInfo);
}
测试数据1
// limits the out put to 10 characters
// also because of that it has to check for trunced vales and
// regenerates them
public static List<string> GenerateInput10(int scale)
{
var result = new List<string>(scale);
while (result.Count < scale)
{
var val = GetRadomFloatString(GetNumberFormatInfo(10));
if (val != "0.0000000000")
result.Add(val);
}
result.Insert(0, (-0f).ToString("f", CultureInfo.InvariantCulture));
result.Insert(0, "-0");
result.Insert(0, "0.00");
result.Insert(0, float.NegativeInfinity.ToString("f", CultureInfo.InvariantCulture));
result.Insert(0, float.PositiveInfinity.ToString("f", CultureInfo.InvariantCulture));
return result;
}
测试数据2
// basically that max value for a float
public static List<string> GenerateInput38(int scale)
{
var result = Enumerable.Range(1, scale)
.Select(x => GetRadomFloatString(GetNumberFormatInfo(38)))
.ToList();
result.Insert(0, (-0f).ToString("f", CultureInfo.InvariantCulture));
result.Insert(0, "-0");
result.Insert(0, float.NegativeInfinity.ToString("f", CultureInfo.InvariantCulture));
result.Insert(0, float.PositiveInfinity.ToString("f", CultureInfo.InvariantCulture));
return result;
}
测试数据3
// Lets take this to the limit
public static List<string> GenerateInput98(int scale)
{
var result = Enumerable.Range(1, scale)
.Select(x => GetRadomFloatString(GetNumberFormatInfo(98)))
.ToList();
result.Insert(0, (-0f).ToString("f", CultureInfo.InvariantCulture));
result.Insert(0, "-0");
result.Insert(0, float.NegativeInfinity.ToString("f", CultureInfo.InvariantCulture));
result.Insert(0, float.PositiveInfinity.ToString("f", CultureInfo.InvariantCulture));
return result;
}
这些是我使用的测试
EVK
private float ParseMyFloat(string value)
{
var result = float.Parse(value, CultureInfo.InvariantCulture);
if (result == 0f && value.TrimStart()
.StartsWith("-"))
{
result = -0f;
}
return result;
}
我的安全
我把它称为安全,因为它试图检查无效的字符串
[MethodImpl(MethodImplOptions.AggressiveInlining)]
private unsafe float ParseMyFloat(string value)
{
double result = 0, dec = 0;
if (value[0] == 'N' && value == "NaN") return float.NaN;
if (value[0] == 'I' && value == "Infinity")return float.PositiveInfinity;
if (value[0] == '-' && value[1] == 'I' && value == "-Infinity")return float.NegativeInfinity;
fixed (char* ptr = value)
{
char* l, e;
char* start = ptr, length = ptr + value.Length;
if (*ptr == '-') start++;
for (l = start; *l >= '0' && *l <= '9' && l < length; l++)
result = result * 10 + *l - 48;
if (*l == '.')
{
char* r;
for (r = length - 1; r > l && *r >= '0' && *r <= '9'; r--)
dec = (dec + (*r - 48)) / 10;
if (l != r)
throw new FormatException($"Invalid float : {value}");
}
else if (l != length)
throw new FormatException($"Invalid float : {value}");
result += dec;
return *ptr == '-' ? (float)result * -1 : (float)result;
}
}
未选中
对于较大的字符串,这会失败,但对于较小的字符串则可以
[MethodImpl(MethodImplOptions.AggressiveInlining)]
private unsafe float ParseMyFloat(string value)
{
if (value[0] == 'N' && value == "NaN") return float.NaN;
if (value[0] == 'I' && value == "Infinity") return float.PositiveInfinity;
if (value[0] == '-' && value[1] == 'I' && value == "-Infinity") return float.NegativeInfinity;
fixed (char* ptr = value)
{
var point = 0;
double result = 0, dec = 0;
char* c, start = ptr, length = ptr + value.Length;
if (*ptr == '-') start++;
for (c = start; c < length && *c != '.'; c++)
result = result * 10 + *c - 48;
if (*c == '.')
{
point = (int)(length - 1 - c);
for (c++; c < length; c++)
dec = dec * 10 + *c - 48;
}
// MyPow is just a massive switch statement
if (dec > 0)
result += dec / MyPow(point);
return *ptr == '-' ? (float)result * -1 : (float)result;
}
}
未经检查2
[MethodImpl(MethodImplOptions.AggressiveInlining)]
private unsafe float ParseMyFloat(string value)
{
if (value[0] == 'N' && value == "NaN") return float.NaN;
if (value[0] == 'I' && value == "Infinity") return float.PositiveInfinity;
if (value[0] == '-' && value[1] == 'I' && value == "-Infinity") return float.NegativeInfinity;
fixed (char* ptr = value)
{
double result = 0, dec = 0;
char* c, start = ptr, length = ptr + value.Length;
if (*ptr == '-') start++;
for (c = start; c < length && *c != '.'; c++)
result = result * 10 + *c - 48;
// this division seems unsafe for a double,
// however i have tested it with every float and it works
if (*c == '.')
for (var d = length - 1; d > c; d--)
dec = (dec + (*d - 48)) / 10;
result += dec;
return *ptr == '-' ? (float)result * -1 : (float)result;
}
}
Float.parse
float.Parse(t, CultureInfo.InvariantCulture)
假设你不需要TryParse方法,我设法使用指针和自定义解析来实现我想你想要的.
基准测试使用1,000,000个随机浮点数列表,每个版本运行100次,所有版本使用相同的数据
Test Framework : .NET Framework 4.7.1
Scale : 1000000
Name | Time | Delta | Deviation | Cycles
----------------------------------------------------------------------
Mine Unchecked2 | 45.585 ms | 1.283 ms | 1.70 | 155,051,452
Mine Unchecked | 46.388 ms | 1.812 ms | 1.17 | 157,751,710
Mine Safe | 46.694 ms | 2.651 ms | 1.07 | 158,697,413
float.Parse | 173.229 ms | 4.795 ms | 5.41 | 589,297,449
Evk | 287.931 ms | 7.447 ms | 11.96 | 979,598,364
切碎为了简洁
请注意,这两个版本的斜面处理扩展格式,NaN,+Infinity,或-Infinity.但是,以较小的开销实现起来并不困难.
我已经很好地检查了这一点,但我必须承认我没有写任何单元测试,所以使用风险自负.
免责声明,我认为Evk的StartsWith版本可能会更加优化,但它仍然会(最多)稍微慢一些float.Parse