Double.MIN_VALUE

时间: 2023-08-07 19:05:52 浏览: 44
`Double.MIN_VALUE` 是 Java 中 `double` 类型所能表示的最小的正数,它的值为 4.9E-324。但是 `Double.MIN_VALUE` 不是真正意义上的最小的正数,因为它比所有非零的 `double` 类型的值都要小,包括 `Double.NEGATIVE_INFINITY`。
相关问题

Double.Min.Value

`Double.MIN_VALUE` 是 Java 中 `double` 类型的最小正数常量。它表示的是可表示的最小非负值,约为 4.9e-324。注意,`Double.MIN_VALUE` 不是真正的最小值,而是最小的正数值。 如果要获取 `double` 类型的最小负数值,可以使用 `Double.NEGATIVE_INFINITY` 常量。 以下是一个示例代码,展示如何使用 `Double.MIN_VALUE`: ```java double minValue = Double.MIN_VALUE; System.out.println("Double.MIN_VALUE: " + minValue); ``` 运行上述代码,将输出: ``` Double.MIN_VALUE: 4.9E-324 ``` 需要注意的是,由于 `double` 类型的精度限制,当处理非常接近 0 的值时,可能会出现精度丢失的情况。因此,在某些情况下,建议使用 `BigDecimal` 类来进行精确计算。

我正在进行 hive建立外部表的工作 这是我的建表语句 """CREATE EXTERNAL TABLE lzwgogogo ( cust_id STRING, fname STRING, fname STRING, lname STRING, email STRING, level STRING, phone MAP<STRING, STRING>, order_ids ARRAY<STRING>, order_value STRUCT< min_value: DOUBLE, max_value: DOUBLE, avg_value: DOUBLE, total_value: DOUBLE > ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|' COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ',' MAP KEYS TERMINATED BY ':' STORED AS TEXTFILE LOCATION '/dualcore'; """ 这是hdfs上 /dualcore的数据 """ 1001|John|Doe|john@example.com|Silver|home:1234567890,work:9876543210|order1,order2,order3|{"min_value":10.5,"max_value":50.2,"avg_value":30.1,"total_value":100.3} 1002|John|Doe|john@example.com|Silver|home:1234567890,work:9876543210|order1,order2,order3|{"min_value":10.5,"max_value":50.2,"avg_value":30.1,"total_value":100.2} 1003|John|Doe|john@example.com|Silver|home:1234567890,work:9876543210|order1,order2,order3|{"min_value":10.5,"max_value":50.2,"avg_value":30.1,"total_value":100.1}""" 为什么我查询hive表 时 order_values中的数据都为nul

根据你提供的建表语句和数据,我注意到在建表语句中,你将字段名为"order_value"的struct类型定义为: ``` order_value STRUCT< min_value: DOUBLE, max_value: DOUBLE, avg_value: DOUBLE, total_value: DOUBLE > ``` 然而,在你提供的数据中,该字段被命名为"order_values"。这导致Hive无法正确解析数据并将其加载到表中。 要解决此问题,你需要将建表语句中的字段名从"order_value"改为"order_values",使其与数据中的字段名一致。修改后的建表语句如下: ```sql CREATE EXTERNAL TABLE lzwgogogo ( cust_id STRING, fname STRING, fname STRING, lname STRING, email STRING, level STRING, phone MAP<STRING, STRING>, order_ids ARRAY<STRING>, order_values STRUCT< min_value: DOUBLE, max_value: DOUBLE, avg_value: DOUBLE, total_value: DOUBLE > ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|' COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ',' MAP KEYS TERMINATED BY ':' STORED AS TEXTFILE LOCATION '/dualcore'; ``` 修改后,重新运行建表语句,并加载数据到表中,你应该能正确查询到"order_values"字段的值了。

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给下面代码每一行给上注释并说明这段代码的意思#include "pch.h" #include "FinBudgetSupport.h" #include <map> time_t StringToDateTime(char* str) { tm tm_; int year, month, day, hour, min, sec; afxDump << str << "\n\n\n\n"; sscanf_s(str, "%d-%d-%d %d:%d:%d", &year, &month, &day, &hour, &min, &sec); tm_.tm_year = year - 1900; tm_.tm_mon = month - 1; tm_.tm_mday = day; tm_.tm_hour = hour; tm_.tm_min = min; tm_.tm_sec = sec; tm_.tm_isdst = -1; time_t t_ = mktime(&tm_); return t_; } CString DateTimeToString(time_t _time) { tm *_tm = new tm(); gmtime_s(_tm ,&_time); CString t_str; t_str.Format(_T("%d-%d-%d %d:%d:%d"), _tm->tm_year+1900, 1+_tm->tm_mon, _tm->tm_mday, _tm->tm_hour , _tm->tm_min, _tm->tm_sec); delete _tm; return t_str; } CString _toCString(double _value) { CString t_str; t_str.Format(_T("%lf"), _value); return t_str; } CString _toCString(int _value) { CString t_str; t_str.Format(_T("%d"), _value); return t_str; } double _toDouble(CString _str) { return _ttof(_str); } char* CStringToCharArray(CString str) { int str_len = WideCharToMultiByte(CP_ACP, 0, str, str.GetLength(), NULL, 0, NULL, NULL);//计算字节数 char* CharArray = new char[str_len + 1]; WideCharToMultiByte(CP_ACP, 0, str, str.GetLength(), CharArray, str_len, NULL, NULL); CharArray[str_len] = '\0'; return CharArray; } void SplitString(const std::string& s, std::vector<std::string>& v, const std::string& c) { std::string::size_type pos1, pos2; pos2 = s.find(c); pos1 = 0; while (std::string::npos != pos2) { v.push_back(s.substr(pos1, pos2 - pos1)); pos1 = pos2 + c.size(); pos2 = s.find(c, pos1); } if (pos1 != s.length()) v.push_back(s.substr(pos1)); }

解释代码并讲解上下文关系import kmeans.utils.CentersOperation; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class KMeansMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> { private List> centers = new ArrayList<>(); @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String[] dimensions; List<Double> point = new ArrayList<>(); double centerIndex = 1; double minDistance = Double.MAX_VALUE; int iteration = context.getConfiguration().getInt(KMeans.ITERATION, 0); if (centers.size() == 0) { String centersPath = context.getCacheFiles()[0].toString(); centers = CentersOperation.getCenters(centersPath, true); } dimensions = value.toString().split("[,\\t]"); for (int i = 0; i < dimensions.length - 1; i++) { point.add(Double.parseDouble(dimensions[i])); } for (int i = 0; i < centers.size(); i++) { double distance = 0; List<Double> center = centers.get(i); for (int j = 0; j < center.size(); j++) { distance += Math.pow((point.get(j) - center.get(j)), 2); } distance = Math.sqrt(distance); if (distance < minDistance) { minDistance = distance; centerIndex = i + 1; } } String pointData = value.toString().split("\t")[0]; if (iteration == (KMeans.MAX_ITERATION - 1)) { context.write(new Text(pointData), new Text(String.valueOf(centerIndex))); } else { context.write(new Text(String.valueOf(centerIndex)), new Text(pointData)); } } }

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