将size_t除以unsigned long并将结果赋值为double

Question

我必须将一个unsigned long int除以size_t（从一个带有size（）的数组维返回），如下所示：

vector<string> mapped_samples;
vector<double> mean;
vector<unsigned long> feature_sum;
/* elaboration here */
mean.at(index) = feature_sum.at(index) /mapped_samples.size();

但是这样就会发生整数除法（我丢失小数部分。这不好）

因此，我可以这样做：

 mean.at(index) = feature_sum.at(index) / double(mapped_samples.size());

但是这样， feature_sum.at(index)会自动转换（临时副本）为double ，我可能会失去精度。 我该如何解决这个问题？ 我要用一些图书馆？

将无符号long转换为double时可能会导致精度损失（因为无符号long值可能大于最大double）无符号long值是要素的总和（正值）。 特征的样本可以是1000000或更多，并且特征的值的总和可以是nourmus。 因此，特征的最大值为2000：2000 * 1000000或更高

（我正在使用C ++ 11）

Answer 1

你可以尝试使用std::div

沿线

auto dv = std::div(feature_sum.at(index), mapped_samples.size());

double mean = dv.quot + dv.rem / double(mapped_samples.size());

Answer 2

你可以使用：

// Grab the integral part of the division
auto v1 = feature_sum.at(index)/mapped_samples.size();

// Grab the remainder of the division
auto v2 = feature_sum.at(index)%mapped_samples.size();

// Dividing 1.0*v2 is unlikely to lose precision
mean.at(index) = v1 + static_cast<double>(v2)/mapped_samples.size();

Answer 3

你不能做得更好 （如果你想把结果存储为double ），而不是简单

std::uint64_t x=some_value, y=some_other_value;
auto mean = double(x)/double(y);

因为使用float128的截断形式的正确结果的相对准确性

auto improved = double(float128(x)/float128(x))

通常是相同的（对于典型的输入 - 可能有罕见的输入，可能的改进）。 两者都有一个相对误差，由double尾（53位）的尾数长度决定。 所以，简单的答案是：要么使用更精确的类型比double您的均值或忘记了这个问题。

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为了看到相对准确性，我们假设这一点

x=a*(1+e);   // a=double(x)
y=b*(1+f);   // b=double(y)

其中e ， f的顺序为2 ^ -53。

然后'正确'的商是e和f第一个商

(x/y) = (a/b) * (1 + e - f)

将此转换为double会导致另一个2 ^ -53的相对误差，即与(a/b)的误差相同的顺序，这是天真的结果

mean = double(x)/double(y).

当然，当通过其他答案中建议的方法获得更高的准确度时， e和f可以合谋取消，但通常不能提高准确度。