避免“简单求和”的双重溢出/溢出

Question

我遇到了一个求和失败的问题。

我有超过8271571双值我从中需要算术平均值。

但主要的问题是，我似乎不够聪明做到这一点。

目前我只是总结它们并除以大小。 大多数情况下，这种情况在底层或溢出时失败，给我-1。＃INF或1.＃INF。

for(size_t j = 0; j < 12; j++) 
{ 
    double a = 0.0; 

    for(size_t i=0; i < Features->size(); i++) 
    { 
     a += Features->at(i)->at(j); 
    } 
    meanVector[j] = a/Features->size(); 
} 

然而，不能说出它的正值或负值，所以我不能设置要签名的数据类型。

我也尝试在合计中使用除法常量或将它们除以已添加的大小，但这也没有帮助。

从我所看到的快速看，值从-20到+30不等，但不能肯定地说。

所以，也许任何人都可以给我一个关于如何做数学或使用解决方法的提示。这必须能够，但我只是缺乏想法。

编辑：

大小是永远不为0，一次检查在分割前进行。 更进一步，没有任何值以任何方式无效。在提取它们的同时，我已经对#IND和NaN进行了检查。

如果我已经对总和进行了划分，我想这也是不正确的结果？

a+= Features->at(i)->at(j)/Features->size() 

结果-3.7964983860343639e + 305

但每次迭代。这不可能是正确的，看上去就像一个边界

编辑2：

所以你们中的一些家伙是完全正确的。有大量的垃圾的sh *吨回事..

0：尺寸：8327571，分钟：-2.24712e + 307，最大：3362.12 1：尺寸：8327571， 分钟：-2.24712e + 307，最大：142181 2：尺寸：8327571，最小：-2.24712e + 307, 最大：59537.8 3：尺寸：8327571，最小：-2.24712e + 307，最大：236815 4： 尺寸：8327571，最小：-2.24712e +307，max：353488 5：size：8327571，min： -2.24712e + 307，max：139960 6：size：8327571，min：0，max：0 7：size：8327571，min：0，max：0 8：size：8327571，min：0，max：0 9：size： 8327571，min：0，max：0 10：size：8327571，min：0，max：0 11：size： 8327571，min：0 ，最多：0

Answer 1

• 我有超过8271571双值我从中需要的算术平均值。
• 取值范围可以从我看到的快速查看范围-20到 +30，但不能肯定地说。
• 大小从来没有0，检查是在师前完成的。

这不加起来。总和应该容易在double。数据一定有问题。你可以让你的价值观这样一个快速检查：

for (size_t j = 0; j < 12; ++j) 
{ 
    std::vector<double> values; 

    values.reserve(Features->size()); 
    for (size_t i = 0; i < Features->size(); ++i) 
    { 
     values.push_back(Features->at(i)->at(j)); 
    } 

    // Find extreme values, including infinity 
    std::cout << j << ": " 
       << "size: " << values.size() 
       << ", min: " << *std::min_element(values.begin(), values.end()) 
       << ", max: " << *std::max_element(values.begin(), values.end()) 
       << std::endl; 

    // Find NaNs 
    for (size_t i = 0; i < Features->size(); ++i) 
    { 
     // Choose one of the following ifs 

     // For C++11 (isnan is a standard thing now) 
     if (std::isnan(Features->at(i)->at(j)) 

     // Or for Visual Studio 
     if (_isnan(Features->at(i)->at(j)) 

     // Or for GCC prior to C++11 
     if (__builtin_isnan(Features->at(i)->at(j)) 

     { 
      std::cout << "NaN at [" << i << ", " << j << "]" << std::endl; 
     } 
    } 
} 

你应该能够迅速发现，如果有什么奇怪与输入。

Answer 2

您可以使用在线算法计算平均值，这意味着您不必在分割之前添加所有值。在这里：

template< typename NumberType > 
class ProgressiveMean{ 
    NumberType m_Mean; 
    NumberType m_MeanKMinus1; 
    long  m_K; 
public: 
    ProgressiveMean(); 
    void Seed(NumberType seed); 
    void AddValue(NumberType newVal); 
    NumberType getMean() const; 
}; 

template< typename NumberType > 
ProgressiveMean<NumberType>::ProgressiveMean(): 
    m_Mean(0), 
    m_MeanKMinus1(0), 
    m_K(0){ 
} 

template< typename NumberType > 
void ProgressiveMean<NumberType>::Seed(NumberType seed){ 
    m_MeanKMinus1 = seed 
    m_K = 2; //Start from K = 1, so next one is 2 
} 

template< typename NumberType > 
void ProgressiveMean<NumberType>::AddValue(NumberType newVal){ 
    m_Mean = m_MeanKMinus1 + (newVal - m_MeanKMinus1)/m_K; 
    m_MeanKMinus1 = m_Mean; 
    m_K++; 
} 

template< typename NumberType > 
NumberType ProgressiveMean<NumberType>::getMean() const{ 
    return m_Mean; 
} 

要使用此功能，来电Seed与初始值，循环调用AddValue的休息，当你做了，呼吁getMean。

这个想法来自Knuth，我从here得到它。

你也可以考虑使用大号码库。