❶ 數據結構學習——浮點數
一、浮點數的奧秘
浮點數，它的魅力在於小數點位置的動態變化，讓計算和存儲更靈活。主要分為單精度float和雙精度double兩種類型，它們在編程中的應用場景廣泛，尤其是在涉及小數運算時。學習浮點數前，務必理解科學計數法和二進制小數的基本概念。
1. 科學計數法的魔法
科學計數法，就是將數表示為a乘以10的冪次，例如：1.5e-3 和 4.3e+5。這種記數方式簡潔明了，便於處理大規模的數值。
2. 二進制小數的轉換
與十進制小數由整數部分、小數點和小數部分組成不同，二進制小數同樣分為整數和小數部分，如0.101。將十進制轉換為二進制，需不斷將小數乘以2，取整後記錄位值。如0.625轉換為二進制就是0.101。
二、浮點數的內在機制
浮點數的構造與科學計數法驚人地相似，只是在二進制世界裡展現。每個浮點數由符號、指數和小數部分組成，例如float的結構包含32位，其中1位是符號（0表示正，1表示負），8位是指數，剩下的23位是小數部分。
1. 整型轉換的精度考量
將整型轉換為浮點數時，如int轉float可能會有精度損失，因為int的32位與float的24位有效位可能不匹配。例如，0轉為float會丟失精度，但int轉double則較為安全。長整型如long轉double則需注意精度問題。
2. 精度的挑戰與解決方案
浮點數存儲小數時，由於二進制與十進制間的轉換，有時會出現精度丟失。例如，0.3在二進制中是無限循環小數，轉換為float時會四捨五入，如0.01111101...（捨去第24位）。因此，為了避免精度損失，很多編程語言提供了bigdecimal這樣的定點數類型，小數位數固定，保證了計算的准確性。
總結與延伸
從十進制到浮點數的轉換，涉及兩個關鍵步驟：先將十進制小數轉換為二進制，再將其科學記數法表示，最後填充到浮點數的存儲結構。深入理解浮點數的原理，對於處理數值計算至關重要。繼續深入學習演算法和數據結構，將為你打開更廣闊的編程天地。
❷ python中常見的運算符有哪些
| 算術運算符 |
+：兩個數相加兩個數相加，或是字元串連接
-：兩個數相減
*：兩個數相乘，或是返回一個重復若干次的字元串
/：兩個數相除，結果為浮點數
%：取模，返回兩個數相除的余數
//：兩個數相除，返回商的整數部分
**：冪運算，返回乘方結果
| 關系運算符 |
==：比較對象是否相等
!=：比較對象是否不相等
>：大於，例如a>b,將比較a與b的大小，a>b返回True,否則返回False
<：小於，例如a<b,將比較a與b的大小，a<b返回true,否則返回false< p="">
>=：大於等於，例如a>=b,將比較a與b的大小，a>=b返回True,否則返回False
<=：小於等於，例如a<=b,將比較a與b的大小，a<=b返回True,否則返回False
| 賦值運算符 |
=：常規賦值運算符，將運算結果賦值給變數
+=：加法賦值運算符，例如 a+=b 等效於 a=a+b
-=：減法賦值運算符，例如 a-=b 等效於 a=a-b
*=：乘法法賦值運算符，例如 a*=b 等效於 a=a*b
/=：除法賦值運算符，例如 a/=b 等效於 a=a/b
//=：取整除賦值運算符，例如 a//=b 等效於 a=a//b
%=：取模賦值運算符，例如 a%=b 等效於 a=a%b
**=：冪運算賦值運算符，例如 a**=b 等效於 a=a*b
| 邏輯運算符 |
and：與運算，如果a 為False,a and b返回False 否則返回y的計算值
or：或運算，如果a非0,返回a的值，否則返回b的值
not：非運算，如果a為True,返回False,如果a為False,返回True
| 成員運算符 |
in：如果在指定的序列中找到值返回True，否則返回False
not in：如果在指定的序列中找到值返回True,否則返回False
| 身份運算符 |
is：判斷兩個標識符是不是引用自一個對象
is not：判斷兩個標識符是不是引用自不同對象