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Ruby "FloatDomainError: Infinity"计算斐波那契数列时

转载 作者:数据小太阳 更新时间:2023-10-29 08:35:38 25 4
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我计算斐波那契数“长度”(即位数)的方法在第 1474 次迭代后失败。我获得预期结果的方法可能非常笨拙,所以如果我的方法有缺陷,请告诉我。我怀疑在无限范围内运行 block 方法直到它偶然发现答案是相当浪费的,但在这个阶段它是我得到的最好的。不过,我当然想做得更好。

对于小于以下数字的数字,它可以完美运行,直到到达第 1474 个数字:

49922546054780146353198579531352153533212840109029466994098142197617303359523104269471455390562835412104406019654730583800904132982935807202575490044075132631203284854890505808877430837618493577512703453928379390874730829906652067545822236147772760444400628059249610784412153766674534014113720760876471943168

然后返回这个错误:

FloatDomainError: Infinity

我的方法是这样的:

首先,我使用标准公式获取斐波那契数列中的“第 n 个”数:

def fibonacci_index(n)
((1 / Math.sqrt(5)) * ((1 + Math.sqrt(5)) / 2) ** (n + 1)).round(0)
end

然后我将输出转换为字符串并测量其长度:

def fibonacci_index_length(n)
fibonacci_index(n).to_s.length
end

最后我创建了一个无限范围并在while循环中运行了一个block方法:

def find_fibonacci_index_by_length(integer)

# Range to infinity because I don't want to
# limit the size of the numbers I work with
infinity = 1.0 / 0.0
range = (1..infinity)

# while loop to run through the range
running = true

while running
range.each do |n|

f_index = n + 1
f_number = fibonacci_index(n)
f_length = fibonacci_index_length(n)

if fibonacci_index_length(n) == integer && fibonacci_index(n) != 1

puts "f_index: #{f_index}"
puts "f_number: #{f_number}"
puts "f_length: #{f_length}"

running = false

# This breaks from the block
return f_index

elsif fibonacci_index_length(n) == integer && fibonacci_index(n) == 1

running = false
return 1

else
# puts "Still looking, number is #{fibonacci_index(n)}"
puts "Still looking, Fibonacci index: #{f_index}"
puts f_number
end
end
end
end

最佳答案

在 Ruby 中,与任何浮点系统一样,有一个可以表示的最大值。您那里有一个 308 位数字, float 的最大值是 Float::MAX1.7976931348623157e+308

如果您想避免该问题,则需要使用整数数学来执行此操作。 Ruby 的“bignum”系统可以处理多达数百万位的任意长度数字,但请注意,它们越大,性能就越差。

这是一个未优化的替换:

def fibonacci_index(n)
a = [ 1, 1 ]

while (a.length < n)
a << (a[-1] + a[-2])
end

return a[-1]
end

值得注意的是,您的基于 float 的计算与任何与 float 学有关的计算都是近似值而不是精确值。每当使用浮点值进行数学运算时,记住这一点绝对至关重要。这对于流体动力学模拟或足够接近的 3D 渲染之类的东西来说很好。对于像这样每个数字都很重要的事情,或者精度错误可能导致数千或数百万美元的金钱损失的货币情况,是好的。

这是您计算出的数字与使用可靠整数数学暴力计算的数字相比:

4992254605477767835147644879936483062623238506802202927705709236175156181701079...
4992254605478014635319857953135215353321284010902946699409814219761730335952310...
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

您可以看到这两个值大相径庭。

关于Ruby "FloatDomainError: Infinity"计算斐波那契数列时,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45023864/

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