mpe*_*kov 12 python bit-manipulation rounding bitwise-operators
我正在从教科书中实现量化算法.我正处于几乎可以工作的地方,除了我在四舍五入时得到一个一个错误.这就是教科书对此的评价:
2^p可以通过添加偏移和右移位p位位置来执行舍入除法
现在,我对正确的转变有所了解,但他们谈论的是什么偏移?
这是我的示例代码:
def scale(x, power2=16):
if x < 0:
return -((-x) >> power2)
else:
return x >> power2
def main():
inp = [ 12595827, -330706, 196605, -387168, -274244, 377496, -241980,
-545272, -196605, 24198, 196605, 193584, 104858, 424683,
-40330, 41944 ]
expect = [ 192, -5, 3, -6, -4, 5, -3, -8, -3, 0, 3, 3, 1, 6, 0, 0 ]
actual = map(scale, inp)
for i in range(len(expect)):
if actual[i] == expect[i]:
continue
print 'inp: % 8d expected: % 3d actual: % 3d err: %d' % (inp[i],
expect[i], actual[i], expect[i] - actual[i])
if __name__ == '__main__':
main()
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我正在检查负输入,因为位移正负整数似乎与实现有关.
我的输出:
inp: 196605 expected: 3 actual: 2 err: 1
inp: -387168 expected: -6 actual: -5 err: -1
inp: -196605 expected: -3 actual: -2 err: -1
inp: 196605 expected: 3 actual: 2 err: 1
inp: 193584 expected: 3 actual: 2 err: 1
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教科书中提到的偏移是什么,我如何使用它来摆脱这个错误?
转变将截断.转变是二元运算符运算.我在这里用方括号表示基数:
196605[10] = 101111111111111111[2]
101111111111111111[2] >> 16[10] = 10[2] = 2[10]
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要执行正确的舍入,您需要在轮班之前添加一半的除数.
101111111111111111[2] + 1000000000000000[2] >> 16[10] = 110111111111111111[2] >> 16[10] = 11[2] = 3[10]
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