为什么会像这样简单:
System.out.println("test problem: " + 194*194*194*409);
输出这样的东西:
test problem: -1308701240
假设我有一方创建的64字节签名(来自ed25519).该方必须进一步压缩签名,使其在基础2048中为4-8位.然后,第二方必须能够从数据重新创建签名.
以下是小数签名的示例:
5670805304946899675614751184947294808143702505785021095830828785725573127924144977212837580418240432902375737987653828318622222068237988634991262293689098
如何在2048基础上将此签名压缩为大约4位数？这可能使用数独压缩吗？
一个元组可以容纳多少个元素？
例如，一对可以容纳 2 个元素。同样，一个元组可以容纳多少个数字？我尝试了 3 个元素，它奏效了。我只是想知道。
在为基数 2 找到 floor(log(x)) 的算法中，计算 floor(log(x)) 的最佳摊销时间复杂度是多少？
在给定C代码的情况下,在UAL程序集中重写以下程序.假设gcd()和print()是ABI兼容函数,它们计算最大公共分频器并分别打印变量.确保注释汇编代码
int main() {
uint32_t a=0x5, b, i;
b = 4*a;
while(i<10) {
b = gcd(a, b);
i++;
}
print(b);
}
这是我想要做的前期实验室...谢谢
我一直在读浮点数,看看它们是什么,一个网站说这个.
物理学家需要在同一计算中同时使用光速(约300000000)和牛顿的引力常数(约0.0000000000667).为了满足工程师和芯片设计人员的需要,数字格式必须以非常不同的幅度提供数字的准确性.但是,只需要相对准确性.为了满足物理学家的要求,必须能够进行涉及不同数量的数字的计算.
基本上,具有固定数量的整数和小数位是没有用的 - 并且解决方案是具有浮点的格式.
我对第二段有两个问题.
floor((0.1+0.7)*10)正确(由于舍入误差*[源]计算为7,而不是8 ),它如何适用于从非常高到非常低的数字(如上面关于物理学家的引用),考虑到它无法使用0.1 - 8prev示例中的数字来计算正确的答案.为什么物理学家使用浮点计算,为什么不像其他人一样使用精确小数？我被告知不要用它们来赚钱,所以为什么要把它们用于科学
另外,如果计算floor((0.1+0.7)*10)或0.1 + 0.2 (等于0.30000000000000004)是如此困难,但不是整数,为什么计算机不能只计算没有小数点的((01 + 07) * 10)和01 + 02,或者然后将其放回到答案中(添加小数点1位数)从南方离开)？我知道一个比我年轻的17岁的孩子正在编写一个编译成javascript的编程语言.为什么程序员不能想到从总和中删除小数点(如果使用小数或负数的算术很难计算),然后将小数点放回到最终答案中？由于他们的主要错误,0.15 + 0.15并且0.1 + 0.2如果他们与==或相互比较,可以返回为假>=.这绝对是疯狂!
*7.9999999999999991118 ....
写一个函数sum_of_squares(xs)来计算列表xs中数字的平方和.例如,sum_of_squares([2, 3, 4])应返回4 + 9 + 16,即29: