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根据时间戳 (TDateTime) 计算 32 位 ID 时,出现奇怪的错误。在某些情况下,不同处理器上的值不同。
fTimeStamp
字段是从 SQLite 数据库中的 Double
字段读取的。下面的代码从 fTimeStamp
计算出一个 32 位 ID (lIntStamp),但在某些(罕见的)情况下,即使源数据库文件完全相同(即存储在文件相同)。
...
fTimeStamp: TDateTime
...
var
lIntStamp: Int64;
begin
lIntStamp := Round(fTimeStamp * 864000); //86400=24*60*60*10=steps of 1/10th second
lIntStamp := lIntStamp and $FFFFFFFF;
...
end;
TDateTime
(Double) 的精度是 15 位,但代码中的四舍五入值只使用了 11 位,因此应该有足够的信息来正确四舍五入。
举一个值的例子:在特定的测试运行中,lIntStamp
的值在 Windows 计算机上是 $74AE699B,在 iPad 上是 $74AE699A(= 只有最后一点不同)。
Round
函数在每个平台上的实现是否不同?
附言。我们的目标平台目前是 Windows、MacOS 和 iOS。
编辑:
我根据评论做了一个小测试程序:
var d: Double;
id: int64 absolute d;
lDouble: Double;
begin
id := $40E4863E234B78FC;
lDouble := d*864000;
Label1.text := inttostr(Round(d*864000))+' '+floattostr(lDouble)+' '+inttostr(Round(lDouble));
end;
Windows 上的输出是:
36317325723 36317325722.5 36317325722
在 iPad 上输出是:
36317325722 36317325722.5 36317325722
区别在于第一个数字,它显示了中间计算的舍入,所以出现问题是因为 x86 具有比 ARM(64 位)更高的内部精度(80 位)。
最佳答案
假设所有处理器都符合 IEEE754 标准,并且您在所有处理器中使用相同的舍入模式,那么您将能够从所有不同的处理器中获得相同的结果。
但是,编译后的代码可能存在差异,或者与您的代码在实现上存在差异。
考虑如何
fTimeStamp * 24 * 60 * 60 * 10
被评估。一些编译器可能会执行
fTimeStamp * 24
然后将中间结果存入一个FP寄存器。然后将其乘以 60,并存储到 FP 寄存器。等等。
现在,在 x86 下,浮点寄存器扩展到 80 位,默认情况下,这些中间寄存器会将结果保存为 80 位。
另一方面,ARM 处理器没有 80 个寄存器。中间值以 64 位 double 保存。
所以这是可以解释您观察到的行为的机器实现差异。
另一种可能性是 ARM 编译器发现表达式中的常量并在编译时对其求值,将上面的内容简化为
fTimeStamp * 864000
我从未见过 x86 或 x64 编译器可以做到这一点,但 ARM 编译器也许可以。这是编译代码的不同之处。我并不是说它会发生,我不知道移动编译器。但没有理由不发生。
然而,这是你的救赎。用那个单一的乘法重写你上面的表达式。这样你就摆脱了以不同精度存储中间值的任何范围。然后,只要 Round
在所有处理器上的含义相同,结果就会相同。
我个人会避免关于舍入模式的问题,而不是 Round
会使用 Trunc
。我知道它有不同的含义,但出于您的目的,这是一个任意选择。
然后你会得到:
lIntStamp := Trunc(fTimeStamp * 864000); //steps of 1/10th second
lIntStamp := lIntStamp and $FFFFFFFF;
如果 Round
在不同平台上的表现不同,那么您可能需要在 ARM 上自己实现它。在 x86 上,默认舍入模式是银行家。这仅在两个整数之间的一半时才重要。所以检查 Frac(...) = 0.5
并相应地四舍五入。该检查是安全的,因为 0.5
是可精确表示的。
另一方面,你似乎声称
Round(36317325722.5000008) = 36317325722
在 ARM 上。如果是这样,那是一个错误。我无法相信你所说的。我相信传递给 Round
的值实际上是36317325722.5
在 ARM 上。这是唯一对我有意义的事情。我不敢相信 Round
有缺陷。
关于sqlite - iOS 上 TDateTime 的舍入错误,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/30073542/
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