浮点数相加

我们知道浮点数尽量避免不同量纲的数相加

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> 1023 + 0.00000000000001
Double = 1023.0

浮点数除法

不同量纲之间的除法也会得到不一样的结果

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> 1.023/2.047
Double = 0.49975574010747426
> 1023.0/2047.0
Double = 0.49975574010747437

因此对于有些应用可能引入意向不到的结果
比如

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> 1023.0/2047.0*2.047 == 1.023
Boolean = false
> 1023.0/2047.0*2047 == 1023
Boolean = true

避免不同量纲的数做加减法，还要注意不同量纲的数做乘除法带来的意外结果

典型的例子

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0.3 - 0.1
floor( 0.3*10 - 0.1 *10 )  //2.0
floor((0.3 - 0.1)*10 )     //1.0

Double Eps 精度

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Float  (B=2 / p=24): Eps = 2^(-24) = 5.9604644775390625E-8
Double (B=2 / p=53): Eps = 2^(-53) = 1.1102230246251565E-16

也就是说计算机能表示的最小绝对值

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0+1E-16 = E-16
1+1E-16 = 1.0

他的精度跟指数位有关，总共E-16次方的误差范围，指数位占n位，那么误差就等与E(-16+n)

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1000+1e-16= 1000.0
1000+1e-15= 1000.0
1000+1e-14= 1000.0
1000+1e-13= 1000.0000000000001

只要指数位和分数位之和不要超过16，都可以表示

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1E10+1E-6 = 1.0000000000000002E10   //能表示1E-6不能表示

1E10+1E-7 = 1.0E10                  //误差1E-7不能表示
1E8+1E-7  = 1.000000000000001E8     //指数位8，误差1E-7可以表示
1000000  +1E-10 = 100000.0000000001 //可以表示1E-10
10000000 +1E-10 = 10000000.0        //不能表示1E-10误差,指数位占了7
1E18 + 13  =   1e18

所以你在用浮点计算的时候，要看数的量纲，量纲越大，Eps要设置的大一些, 否则就失去了意义

Scala EPS

所以在判断一个数是否为0是， 不能 a == 0 而是要 abs(a) <= Eps ,
同样在比较两个数是否相等时，不能 a == b 而是要 abs(a - b) <= Eps

BigDecimal

Double的问题是精度有限

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val a = 0.02
val b = 0.03
val c = b - a

c的结果不是0.01，而是c: Double = 0.009999999999999998
因此有些系统设计中不能用double，不如金融银行金额计算
为什么会这样呢? 因为float和double都是浮点数, 都有取值范围, 都有精度范围. 浮点数与通常使用的小数不同, 使用中, 往往难以确定.
常见的问题是定义了一个浮点数, 经过一系列的计算, 它本来应该等于某个确定值, 但实际上并不是!
double相减会转换成二进制，因double有效位数为 16位这就会出现存储小数位数不够的情况，这种情况下就会出现误差，解决方法就是使用BigDecimal，它的有效长度足够长可存储小数位数。
因此可代替double来进行加减乘除， 金额必须是完全精确的计算, 故不能使用double或者float, 而应该采用java.math.BigDecimal.

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val a = BigDecimal(0.02)
val b = BigDecimal(0.03)
val c = b - a

c的结果得到0.01

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val a =  BigInt("1234567890123456").toLong
val b =  0.001
val c = a + b

c的值为1234567890123456，0.01丢失

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val a =  BigDecimal("1234567890123456")
val b =  BigDecimal(0.001)
val c = a + b

c的值为1234567890123456.001，精度并不会丢失

BigDecimal(value), value可以用数字初始化，太大的值只能用字符串初始化如“123456789012345678”

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val a =  BigDecimal("1234567890123456001")
val b =  BigDecimal(0.1231)
val c = a * b 
c.precision
c.rounded
c.scale
c.pow(2)

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val c= BigDecimal("1234.5000")
c.doubleValue
c.round(new java.math.MathContext(4, java.math.RoundingMode.HALF_UP))

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                   pdfMaxPagesPerSlide: 1 });
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FAQ

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   So you should export it twice 1-56, 57~64

计算机进程通信原理、IPC、消息队列，

常见的方法

• 共享内存模式
• 消息传递模式
• 共享文件模式

主要使用的是前两种方法

多处理器之间通信

处理器之间不能通过消息传递模式通信，只能共享内存
处理器本身是异步执行的，消息队列没办法实现（接受消息和消耗消息有可能会冲突）
而共享内存的方法也有可能会导致冲突，可以为不同处理器划分不同地址空间来避免冲突

单处理器进程通信

进程之间的通信最常见最安全的方法就是消息队列。
每个进程会维护一个消息队列（常见的是FIFO队列，也有带优先级的队列本文不做讨论）

进程A给进程B发消息，首先获取进程B消息队列（链表）的地址，将消息插入到链表后面。
当进程B执行是会去取消息队列最前面的消息然后执行。
由于进程A进程B是在同一处理器上占不同的时间片（跟操作系统进程的调度算法有关），
同一时刻消息队列不可能即recive 又 consume，所以不存在队列读写冲突的问题。

消息可以是简单的数据编码标志，也可以携带数据（数据起始地址以及长度），或者其他数据结构体格式

scala 的Actor的消息传递也是用此方式实现。

关于计算机大小端

一般计算机所讲的大小端指的是字节序的大小端，比特序一般默认都是小端无论字节序为大端还是小端

字节序大小端

HSB(大端格式):
按字节从大到小排布

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byte0,byte1,byte2,byte3
byte4,byte5,byte6,byte7
...

LSB(小端格式):
按字节从小到大排布

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3

byte3,byte2,byte1,byte0
byte7,byte6,byte5,byte4
...

比特序大小端

bit大端 =[01234567]
bit小端 =[76543210]
一般常见的都是bit小端