如果您正在考虑使用浮点来帮助进行整数运算,则必须小心。
我通常尽量避免 FP 计算。
浮点运算并不精确。你永远无法确定(int)(Math.log(65536)/Math.log(2))
评估结果是什么。例如,Math.ceil(Math.log(1<<29) / Math.log(2))
在我的 PC 上是 30,在数学上它应该正好是 29。我没有找到(int)(Math.log(x)/Math.log(2))
失败的 x 值(只是因为只有 32 个“危险”值),但这并不意味着它会起作用在任何 PC 上都一样。
这里通常的技巧是在舍入时使用“epsilon”。喜欢(int)(Math.log(x)/Math.log(2)+1e-10)
永远不应该失败。这个“epsilon”的选择不是一项简单的任务。
更多演示,使用更一般的任务 - 尝试实现int log(int x, int base)
:
测试代码:
static int pow(int base, int power) {
int result = 1;
for (int i = 0; i < power; i++)
result *= base;
return result;
}
private static void test(int base, int pow) {
int x = pow(base, pow);
if (pow != log(x, base))
System.out.println(String.format("error at %d^%d", base, pow));
if(pow!=0 && (pow-1) != log(x-1, base))
System.out.println(String.format("error at %d^%d-1", base, pow));
}
public static void main(String[] args) {
for (int base = 2; base < 500; base++) {
int maxPow = (int) (Math.log(Integer.MAX_VALUE) / Math.log(base));
for (int pow = 0; pow <= maxPow; pow++) {
test(base, pow);
}
}
}
如果我们使用最直接的对数实现,
static int log(int x, int base)
{
return (int) (Math.log(x) / Math.log(base));
}
这打印:
error at 3^5
error at 3^10
error at 3^13
error at 3^15
error at 3^17
error at 9^5
error at 10^3
error at 10^6
error at 10^9
error at 11^7
error at 12^7
...
为了完全消除错误,我必须添加介于 1e-11 和 1e-14 之间的 epsilon。你能在测试前告诉这个吗?我绝对不能。