小编Che*_* Li的帖子

我正在阅读算法第4版.我在阅读第3章搜索时遇到了一些问题.从成本汇总中,BinarySearchST的插入成本(在最坏的情况下为2N)比SequentialSearchST(在最坏的情况下为N)稍差.但使用VisualAccumulator(绘制图表)的FrequencyCounter测试显示

对于长度为8或更长的字,返回FrequencyCounter的put()操作的成本,我们看到,对于SequentialSearchST,每次操作的平均成本从2,246比较(加上数组访问)减少到BinarySearchST的484.

BinarySearchST的put()操作是否需要比SequentialSearchST更多的比较(加上数组访问)？

另一个问题,对于BinarySearchST,这本书说

命题B(续).在最坏的情况下,将一个新密钥插入一个大小为N的有序数组中使用~2N数组访问,因此在最坏的情况下将N个密钥插入一个最初为空的表使用~N ^2个数组访问

当我查看BinarySearchST的代码时,我认为将一个新密钥插入一个大小为N的有序数组中会使用~4N数组访问.

    public void put(Key key, Value val)  {
    if (key == null) throw new IllegalArgumentException("first argument to put() is null"); 

    if (val == null) {
        delete(key);
        return;
    }

    int i = rank(key);

    // key is already in table
    if (i < n && keys[i].compareTo(key) == 0) {
        vals[i] = val;
        return;
    }

    // insert new key-value pair
    if (n == keys.length) resize(2*keys.length);

    for (int j = n; j > …

IEEE 754浮点数是离散的。

public class MyTest2 {
  public static void main(String[] args) {
    //about 1.00000001490116119384765625E-1 in IEEE-754
    float f = 0.1f;
    //about 1.00000000000000005551115123126E-1 in IEEE-754
    double d = 0.1d;
    System.out.println(String.format("double 0.1= %.30f", d));
    System.out.println(String.format("float 0.1 = %.15f", f));
    System.out.println(d+"");
  }
}

请参阅在 IdeOne.com 上实时运行的代码。在JDK8中运行，输出为

double 0.1= 0.100000000000000000000000000000
float 0.1 = 0.100000001490116
0.1

浮点值按预期打印。我希望打印双精度值 0.1d 类似 1.000000000000000055511151231260。为什么它在小数部分打印全零？

如果我将双精度变量 d 转换为字符串，它会打印 0.1。

System.out.println(d+"");

java如何将最接近的浮点值0.1d（大约为1.00000001490116119384765625E-1）转换为精确的0.1？

In chapter 4, section Compound Assignment of the book: C Programming: A Modern Approach, 2nd Edition, says:

Note that I've been careful not to say that v += e is “equivalent” to v = v + e. One problem is operator precedence: i * = j + k isn't the same as i = i * j + k.

I write a program to compare i * = j + k with i = i * j + …