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C语言与Python求和对比

off999 2024-11-18 15:39 22 浏览 0 评论

立题简介:

内容:分别使用Visual Studio与Python-IDLE,计算"等差数列求和";

来源:分别使用Visual Studio与Python-IDLE,计算"等差数列求和";

作用:通过计算对比,引出“数据类型”、“数据溢出”的问题;

开发环境:Visual Studio与Python-IDLE;

日期:2021-12-25;

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1、立题详解:

在与软件配合调试时,驱动同事反馈,按逻辑编写的代码,存在bug:在某些情况下,可以实现有效控制;但在有些条件下,一直出现错误;板子靠近风扇吹、靠近空调去调,效果好很多;

使用UART打印出对应的调试信息,在某些场合下,“控制量”出现了“突变”,会出现突然从“最大变成最小”的情况;查看了对应的log,发现是类似“0xFF”变成“0x00”;

第一感觉就是:可能“数据溢出”了,“正数”变成了“补码”,代码识别成了“负数”;代码将“补码”做成了“x<0”的判断;即:将“x>设定阈值”的合理值,调理成了“x=0”;

一起查看后,确实将控制量u(k)定义成了“uint8_t”,但PWM控制量的“最大分度”是“1000”;此时就出现了“数据溢出”的问题;预计原因,有可能是因为:“uint8_t”的数据,取值范围是“0~255”,超过“255”的数据,直接变成补码,马上变成“0”;

无论是算法程序、控制程序等,都需要通过代码实现;越是底层的代码,其约束也越多;本次就使用2个IDE对“等差数列求和”进行“对比”;

2、计算方法:

使用2种代码实现:“逐个求和”与“等差数列求和公式”求和;

i)、两者的差别,主要是“时间复杂不同”,按理论来说“等差数列求和公式”求和的效率要高于“逐个求和”;

ii)、“逐个求和”的“时间复杂度=n”;“等差数列求和公式”求和的“时间复杂度=1”;

3、使用Visual Studio:

实现代码如下所示:

#include "stdafx.h"

#include <iostream>

using namespace std;

#define COUNTER_FUNC 1//执行函数选择变量

#define MAX_COUNTER 50000//累加上限

int main()

{

int i = 0;

long int sum = 0;

//逐个数据、循环求和,时间复杂度=n

#if ( COUNTER_FUNC == 1 )

cout << "Action ways -01 :\n" << endl;

for (i = 0; i <= MAX_COUNTER; i++)

{

sum += i;

}

cout <<"The sum is : "<< sum << endl;

//按等差数列公式求和,时间复杂度=1

#else

cout << "Action ways -02 :\n" << endl;

sum = (1+MAX_COUNTER)*MAX_COUNTER/2;

cout << "The sum is : " << sum << endl;

#endif

return 0;

}

i)、使用“逐个求和”:求和上限取50000:

代码如下所示:

结果如下所示:

注意:此时“数据不会溢出”,因为数据为“逐个增加”,参与运算的最大值仅为“50000”;没有超过“int型数据”的“取值范围”,可以计算出我们所希望的结果;

ii)、使用“等差数列求和公式”求和:求和上限取50000:

代码如下所示:


结果如下所示:

结论:此时已经“数据溢出”,因为参与运算的最大值变成了“50000*50001/2”,“分子位置”的数已经超过了“int型数据”的“取值范围”,无法就算出我们所希望的结果;

4、使用Python-IDLE:

实现代码如下所示:

#counter sum for : cnt

COUNTER_FUNC = 1; #执行函数选择变量

MAX_COUNTER = 50000; #累加上限

i = 0;

sum = 0;

#逐个数据、循环求和,时间复杂度=n

if( COUNTER_FUNC == 1):

print("Action ways -01 :\n");

while(i <= MAX_COUNTER):

sum = sum + i;

i = i+1;

#按等差数列公式求和,时间复杂度=1

else:

print("Action ways -02 :\n");

sum = (1+MAX_COUNTER)*MAX_COUNTER/2;

print("The sum is : ",sum);

print("\n");

i)、使用“逐个求和”:求和上限取50000:

代码与运行结果,如下所示:

结论:此时“数据不会溢出”,因为python会自动去匹配变量,因此python很适合做大数据的计算与验证;按严格而言,python中,并没有“变量”这个概念;使用python做算法运算很方便,但在使用底层的C/C++代码实现时,必须选用合适的“数据类型”,否则会由于“数据溢出”、导致“运行异常”;

ii)、使用“等差数列求和公式”求和:求和上限取50000:

代码如下所示:

5、结论:

结论如下2点:

i)、使用C/C++进行演算、代码实现时,必须选用合适的“数据类型”,否则会由于“数据溢出”、导致“运行异常”;

ii)、使用python进行运算与验证时,演算的“数据不会溢出”,因为python会自动去匹配变量,因此python很适合做大数据的计算与验证;按严格而言,python中,并没有“变量”这个概念;使用python做算法运算很方便,但在使用底层的C/C++代码实现时,必须选用合适的“数据类型”,否则会由于“数据溢出”、导致“运行异常”;

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