Python基础解析：深入理解float及其运算

float在python中的含义

python中float的意思是浮点数类型。

Python中的Float是浮点数类型，是Python中用于存储带有小数点的值并用于运算的数据结构。
在Python中使用float时，不建议直接比较两个浮点数的大小或进行精确计算，因为通常会得到意想不到的结果。

浮点数据类型FLOAT数据类型用于存储单精度浮点或双精度浮点数字。
浮点数使用IEEE（电气和电子工程师协会）格式。
单精度浮点值有4个字节，包括一个符号位、一个8位二进制指数和一个23位尾数。

由于尾​​数的高位始终为1，因此它不存储为数字。
该表示给出了大致在-3.4E+38和3.4E+38之间的浮点类型范围。

相关用法：

以二进制小数形式存储的尾数大于等于1且小于2。
对于float和double类型，最高有效位位置的尾数中有一个隐式前导1，因此尾数实际上分别为24和53位长，即使最高有效位从未存储在内存中。

浮点包可以将二进制浮点数存储为非规范化数，而无需使用刚才介绍的存储方法。
“非规范化数”是具有保守指数值的非零浮点数，其中尾数的最高有效位为0。

使用非标准格式允许浮点数的范围点数得到扩展，但精度丢失。
您无法控制移动数字是否以标准化形式或非标准化形式表示。

要确定两个实数a和b的大小关系

有多种方法可以确定两个实数a和b之间的大小关系。

1.比较绝对值：有时比较两个实数的绝对值更容易。
比较|a|和|b|的大小。
这里，|a|表示a的绝对值，|b|表示b的绝对值。
若|a|大于|b|，则a的绝对值大于b的绝对值，即|a|>|b|。

2.计算差值：计算a和b之间的差值，即a-b。
接下来，检查差异的符号。
如果差值为正，则a大于b；如果差值为负，则a小于b；如果差值为0，则a等于b。

3.使用小数或分数进行比较：如果a和b是小数或分数，可以将它们转换为相同的分数格式并进行比较。
例如，将小数转换为分数，然后比较大小。

4.使用计算器或编程语言：如果需要执行复杂的比较或处理大量实数，可以使用计算器或编程语言（例如Python）来执行计算。
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实数的相关概念

1.有理数和无理数：有理数是分子和分母可以表示为两个整数之比的数字，这样：两者都是整数且分母不为零。
例如，整数和分数都是有理数。
无理数是不能用有理数表示的数，其小数部分是无穷大且无环的。
著名的无理数包括π(pi)和√2（2的平方根）。

3.实数的性质和实数运算：实数具有许多性质，例如可加性、乘法和传递性。
实数是可以比较其大小的有序集合。
实数支持基本的数学运算，例如加法、减法、乘法和除法。
实数算术满足交换律、结合律和分配律等各种性质。

4.实数区间和实数绝对值：实数包括实数轴上的连续点。
例如，开区间(0,1)包括所有大于0且小于1的实数。
实数的绝对值是其到原点的距离，通常用|a|表示，其中a是实数。
它始终是非负的。

python中//是什么意思

在Python编程语言中，符号“//”代表整数除法。
它执行将数字除以二的运算，并仅返回结果的整数部分，丢弃任何小数部分。
这意味着，如果使用整数除法运算符将两个数字相除，结果将是整数并且没有小数点。
Python中的算术运算符与许多其他编程语言类似。
它包括基本的加法、减法、乘法和除法运算符（例如“/”、“//”、“*”、“/”）以及幂运算符（“**”）。
此外，还有一些特殊的算术运算符，例如模运算符（`%`）、减法运算符（`~`）和左移运算符（`<>`）。
比较运算符在Python中也占有一席之地。
该运算符用于比较值或对象的大小，包括小于（``）、等于（`==`）、不等于（`!=`）、小于等于（`=`）。
逻辑运算符用于对布尔值进行条件判断操作。
这些运算符包括逻辑AND（“and”）、逻辑OR（“or”）和逻辑NOT（“not”）。
Python支持列表推导式，这使得从一个或多个列表生成新列表变得非常容易。
此外，Python允许使用lambda表达式，可以快速创建匿名函数。
条件表达式，例如if-else语句，也是Python中常用的逻辑结构。
在处理数据结构时，Python区分列表和元组。
列表是可变的，这意味着它们的内容可以修改，而元组是不可变的，这意味着它们一旦创建就无法更改。
创建元组时，可以使用特殊语法同时给多个变量赋值，例如`x,y=1,2`。
Python中的字符串是用单引号或双引号表示的序列。
如果要在字符串中包含反斜杠(\)，则需要使用原始字符串，即在字符串前面添加`r`以避免特殊字符解析。
Python还支持列表切片，这是一个非常有用的功能，允许您通过指定索引和步长来获取列表的子集。
简而言之，“//”是Python中的整数除法运算符，它是Python丰富的运算符集合中的一员，与比较运算符、逻辑运算符、列表推导式、lambda表达式和数据结构运算一起，为Python提供了强大的功能编程。
如果你想了解更多关于Python的知识，可以参考百度百科上Python的详细介绍。

求教Python题

原理

从数列的头部返回，逐对比较，如果前者大于后者，则交换位置，直到最后一个最大的数（这个分布中最大的数）。
无序序列的尾部发生了变化，于是它就变成了有序序列的一部分，在排序的过程中，小数字总是放在前面，大数字放在后面，就像气泡逐渐浮到顶部一样，所以称为冒泡排序。

原理示例

提示：蓝色表示识别轮等待交换，黑色表示识别轮完成。
红色表示交换完成，如果顺序可以预定，则不需要排序。

控制每个排序的比较次数

对于每个排序，多个数字必须成对顺序比较，并且必须使用多次比较。
该声明实现了这一点。
它被堆叠在一个for循环中，该循环分隔次数（创建一个连接的双元组）。

提示：j需要设置在len-i-1以下减1。
数组下标索引值从0开始。

主要功能-比较两个数并交换位置

比较两个数的大小，如果前者大于后者，则交换值。
交换名额。

完整的冒泡排序方法

优化冒泡排序方法

如果序列信息：[0,1,2,3,4,5];用上面的冒泡排序方法来排序，结果肯定会好的，但是是你排序的顺序，理论上不需要排序。
目前的算法无论初始顺序如何都会进行交叉排序，效率会比较低，因此目前的排序算法需要改进。
在下面的算法中，在每次排序之前引入交换变量并初始化为false。
每次排序结束时，swap的评估结果为false，这意味着要么顺序已经固定，要么顺序本身就是有序顺序，并且不会执行下一次排序。
在这种方法中，不必要的比较和空间交换减少，算法性能进一步提升

冒泡排序方法的效率

时间复杂度

最佳情况：排序序列本身是有序序列，按照优化编码进行排序，序列的个数为n-1次，时间复杂度为O(n)；+3此时需要排序...(n-1)=n(n–1)/2次，时间复杂度为O(n^2)。

空间复杂度

冒泡排序方法需要更多的空间（热变量）来改变元素的位置，因此空间复杂度为O(1)。

算法稳定性

当相邻元素相等时，不需要交换位置，相同元素的顺序也不会改变，因此是一种稳定的排序。