乘分配
当小学学会了乘法分配。详细乘法分配：并与多个两个数相乘的，他们能够把这个数字乘以，然后加入。由于一个恒定。乘法分配律也能够使用表达式的定义“(a+b)×c = a×c+b×c”的形式给出。乘法分配律的反用“a×c+b×c = (a+b)×c”相同成立。比如“10.2×(3+7) = 10.2×3+10.2×7 = 102”(反用形式为“10.2×3+10.2×7 = 10.2×(3+7) = 102”)。
计算机世界中的乘法分配律
为了一窥计算机世界中的乘法分配律，本文给出下面实例进行探究。
本例中先将整数24（纪念儿时玩过的名为“24点”的游戏）切割成四个整数的和，此部分操作在GetNumberList()方法中实现，切割后的四个整数保存进结构体变量中。整数24的全部切割结果则保存进List<Number>类型的集合numList中。
接着遍历集合numList。每次遍历中先取出24的四个切割数分别与5相乘再相加(相当于乘法分配律中的a×c+b×c部分)得到结果result1，再将计算的结果result1与24 * 5（相当于乘法分配律中的(a+b)×c部分）的结果result进行比較，相等则输出true，否则输出false。
using System;
using System.Collections.Generic;
namespace NoticeDetailExp1
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
List<Number> numList = new List<Number>();
numList = GetNumberList();
int result = 24 * 5;
int result1;
foreach (Number n in numList)
{
result1 = n.Num1 * 5
+ n.Num2 * 5
+ n.Num3 * 5
+ n.Num4 * 5;
}
Console.WriteLine("n.Num1={0}, n.Num1={1}, n.Num1={2}, n.Num1={3}:result1 == result? {4}", n.Num1, n.Num2, n.Num3, n.Num4, result1 == result);
}
private static List<Number> GetNumberList()
{
List<Number> numList = new List<Number>();
for(int i=0; i<=24; i++)
for(int j=0; j<=24; j++)
for(int k=0; k<=24; k++)
for(int l=0; l<=24; l++)
if (i + j + k + l == 24)
{
Number num = new Number();
num.Num1 = i;
num.Num2 = j;
num.Num3 = k;
num.Num4 = l;
numList.Add(num);
}
return numList;
}
}
public struct Number
{
public int Num1 { get; set; }
public int Num2 { get; set; }
public int Num3 { get; set; }
public int Num4 { get; set; }
}
}
执行程序，得到下图所看到的结果。
大家从图中能看出什么呢？
【DD（不是“小弟弟”的缩写，至于是什么。你猜）：我从图中能够看出。显示结果不全。
作者：呵呵。DD真是观察仔细入微。
结果是不全。可是本人通过拖动滚动栏已经确认全部返回结果都是true】
从结果了解到对于整型数据来说，乘法分配律全然适用。
那么将样例中的整型数据换成Double型数据，结果又会如何呢？
改动实例中的部分代码，其它代码保持不变，以下仅给出改动部分的代码。
//将整数5改动成Double型数183.70833333333334
//将result。result1的类型由int改动成double
double result = 24 * 183.70833333333334;
double result1;
foreach (Number n in numList)
{
//将整数5改动成Double型数183.70833333333334
result1 = n.Num1 * 183.70833333333334
+ n.Num2 * 183.70833333333334
+ n.Num3 * 183.70833333333334
+ n.Num4 * 183.70833333333334;
Console.WriteLine("n.Num1={0}, n.Num1={1}, n.Num1={2}, n.Num1={3}:result1 == result? {4}", n.Num1, n.Num2, n.Num3, n.Num4, result1 == result);
}运行改动后的代码，得到下图所看到的的结果。当然，这里给出的结果也是不全的，只是对说明问题没有不论什么影响。
从图中能够看出，将整型数据换成Double型数据后，返回的结果中出现了相当数量的false，也就是说result与result1不再是绝对地相等了。我们能够通过Debug程序看看当中究竟发生了什么。 以下以图中显示的返回结果为false的第一条数据为例。看看此时的result1的值是多少，为4409.0000000000009。而result的值为4409.0，非常显然将两者进行相等比較。自然会返回false，尽管两者仅相差0.0000000000009，不相等就是不相等。
那么，0.0000000000009的差距是如何产生的呢。
我们知道计算机在计算表达式“result1 = n.Num1 * 183.70833333333334 + n.Num2 * 183.70833333333334 + n.Num3 * 183.70833333333334 + n.Num4 * 183.70833333333334;”的值时。事实上会将运算分解成多步。用代码来表示其运算过程的话，应该与下面代码所看到的的运算过程类似。
double multi1 = n.Num1 * 183.70833333333334; double multi2 = n.Num2 * 183.70833333333334; double multi3 = n.Num3 * 183.70833333333334; double multi4 = n.Num4 * 183.70833333333334; result1 = multi1 + multi2 + multi3 + multi4;
而我们知道，浮点运算是不准确的，由于：计算机在处理浮点数的时候，会先把浮点数（float , double）转换成整数再转换成二进制，然后进行操作，假设有取余，会有不同的取余方式。
再加上运算完毕后，将二进制转换成上层的浮点数时，又会有一些取舍。这样一来，就会使终于的计算结果存在一定的误差。
再回到我们的问题，计算“double result = 24 * 183.70833333333334”会进行一次浮点运算。而计算“result1 = n.Num1 * 183.70833333333334+ n.Num2 * 183.70833333333334+ n.Num3 * 183.70833333333334+ n.Num4 * 183.70833333333334”时至少会进行5次浮点运算或者很多其它（这里有点拿不准）。每一次浮点运算都有可能伴随着误差的发生。所以导致终于看到的结果会随机性地产生一些偏差。
所以，在计算机的世界中。乘法分配律将不再适用。当然假设你对这一点点的损失无动于衷的话，你也能够觉得在计算机世界中乘法分配律相对地适应于浮点运算。
只是。这个问题隐藏的也太深了点吧。
非正确使用浮点型数据导致项目BUG了
在开发过程中要是没有考虑到前文所述的问题，往往会导致一些奇葩的BUG。
以前在项目代码中就看到了与实例代码相差无几的一段代码，代码中相同使用if (result1 == result)来进行条件推断，满足此条件后再进行其它一些操作，项目上线后非常长一段时间都相安无事，突然有一天这段代码产生BUG了，至于BUG原因，就算我不说大家也清楚。
后来花了非常大力气才搞清楚了问题的所在。问题弄清楚后。也才有了本文的产生。
所以本文作者想告诉大家：无论怎么说，开发中。在使用浮点型数据时，我们必须清楚浮点运算的特点，以免产生本文所述的类似的问题。
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