C语言与Python求和对比（c语言和python关系）

立题简介：

内容：分别使用Visual Studio与Python-IDLE，计算"等差数列求和"；

来源：分别使用Visual Studio与Python-IDLE，计算"等差数列求和"；

作用：通过计算对比，引出“数据类型”、“数据溢出”的问题；

开发环境：Visual Studio与Python-IDLE；

日期：2021-12-25；

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1、立题详解：

在与软件配合调试时，驱动同事反馈，按逻辑编写的代码，存在bug：在某些情况下，可以实现有效控制；但在有些条件下，一直出现错误；板子靠近风扇吹、靠近空调去调，效果好很多；

使用UART打印出对应的调试信息，在某些场合下，“控制量”出现了“突变”，会出现突然从“最大变成最小”的情况；查看了对应的log，发现是类似“0xFF”变成“0x00”;

第一感觉就是：可能“数据溢出”了，“正数”变成了“补码”，代码识别成了“负数”；代码将“补码”做成了“x<0”的判断；即：将“x>设定阈值”的合理值，调理成了“x=0”；

一起查看后，确实将控制量u(k)定义成了“uint8_t”，但PWM控制量的“最大分度”是“1000”；此时就出现了“数据溢出”的问题；预计原因，有可能是因为：“uint8_t”的数据，取值范围是“0~255”，超过“255”的数据，直接变成补码，马上变成“0”；

无论是算法程序、控制程序等，都需要通过代码实现；越是底层的代码，其约束也越多；本次就使用2个IDE对“等差数列求和”进行“对比”；

2、计算方法：

使用2种代码实现：“逐个求和”与“等差数列求和公式”求和；

i）、两者的差别，主要是“时间复杂不同”，按理论来说“等差数列求和公式”求和的效率要高于“逐个求和”；

ii）、“逐个求和”的“时间复杂度=n”；“等差数列求和公式”求和的“时间复杂度=1”；

3、使用Visual Studio：

实现代码如下所示：

#include "stdafx.h"

#include <iostream>

using namespace std;

#define COUNTER_FUNC 1//执行函数选择变量

#define MAX_COUNTER 50000//累加上限

int main()

{

int i = 0;

long int sum = 0;

//逐个数据、循环求和,时间复杂度=n

#if ( COUNTER_FUNC == 1 )

cout << "Action ways -01 :\n" << endl;

for (i = 0; i <= MAX_COUNTER; i++)

{

sum += i;

}

cout <<"The sum is : "<< sum << endl;

//按等差数列公式求和,时间复杂度=1

#else

cout << "Action ways -02 :\n" << endl;

sum = (1+MAX_COUNTER)*MAX_COUNTER/2;

cout << "The sum is : " << sum << endl;

#endif

return 0;

}

i）、使用“逐个求和”：求和上限取50000:

代码如下所示：

结果如下所示：

注意：此时“数据不会溢出”，因为数据为“逐个增加”，参与运算的最大值仅为“50000”；没有超过“int型数据”的“取值范围”，可以计算出我们所希望的结果；

ii）、使用“等差数列求和公式”求和：求和上限取50000:

代码如下所示：

结果如下所示：

结论：此时已经“数据溢出”，因为参与运算的最大值变成了“50000*50001/2”，“分子位置”的数已经超过了“int型数据”的“取值范围”，无法就算出我们所希望的结果；

4、使用Python-IDLE：

实现代码如下所示：

#counter sum for : cnt

COUNTER_FUNC = 1; #执行函数选择变量

MAX_COUNTER = 50000; #累加上限

i = 0;

sum = 0;

#逐个数据、循环求和,时间复杂度=n

if( COUNTER_FUNC == 1):

print("Action ways -01 :\n");

while(i <= MAX_COUNTER):

sum = sum + i;

i = i+1;

#按等差数列公式求和,时间复杂度=1

else:

print("Action ways -02 :\n");

sum = (1+MAX_COUNTER)*MAX_COUNTER/2;

print("The sum is : ",sum);

print("\n");

i）、使用“逐个求和”：求和上限取50000:

代码与运行结果，如下所示：

结论：此时“数据不会溢出”，因为python会自动去匹配变量，因此python很适合做大数据的计算与验证；按严格而言，python中，并没有“变量”这个概念；使用python做算法运算很方便，但在使用底层的C/C++代码实现时，必须选用合适的“数据类型”，否则会由于“数据溢出”、导致“运行异常”；

ii）、使用“等差数列求和公式”求和：求和上限取50000:

代码如下所示：

5、结论：

结论如下2点：

i）、使用C/C++进行演算、代码实现时，必须选用合适的“数据类型”，否则会由于“数据溢出”、导致“运行异常”；

ii）、使用python进行运算与验证时，演算的“数据不会溢出”，因为python会自动去匹配变量，因此python很适合做大数据的计算与验证；按严格而言，python中，并没有“变量”这个概念；使用python做算法运算很方便，但在使用底层的C/C++代码实现时，必须选用合适的“数据类型”，否则会由于“数据溢出”、导致“运行异常”；