在Python中进行乘法和加电时防止溢出错误

调用下面定义的函数biasted_random时，您将如何防止出现错误？参数

scale

和

bias

的限制是什么，以防止出现大数或小数问题

def biased_random(scale, bias):
  return random.random() ** bias * scale

>>> sum(biased_random(1000, 10) for x in range(100)) / 100
64.94178302276364

>>> sum(biased_random(1000, 100000) for x in range(100)) / 100
0.0

>>> sum(biased_random(1000, 0.002) for x in range(100)) / 100
998.0704866851909

---

我会使用

sys.maxint

来计算溢出点是什么。然后将其除以或N根，并与您拥有的数字进行比较：

r = random.random()
if sys.maxint ** (1.0/bias) < r:
    print "overflow imminent"
elif sys.maxint/float(scale) < r ** bias:
    print "overflow imminent"
else:
    print "overflow unlikely. To infinity, and beyond..."

r=random.random（）
如果sys.maxint**（1.0/偏差）

---

希望这有帮助

这里的定义似乎很清楚。这定义了浮点数的限制。10**308是非常明确的上限。这就是你要找的吗？你还需要知道什么？找出你机器上的溢出是什么（应该是

sys.maxint

）。然后你就可以测试了。我发布的是我与某人进行的理论讨论的一个实现，一段时间前我正在测试它，似乎它是有效的（根据S.Lott评论的限制10**308），但想知道你是如何在理论讨论中解决它的。这是代数。您要做的是测试

x*c

（其中

c

是一个常量）是否不会溢出。您知道（或很容易找到）溢出值。如果

x

大于这个数字，那么你就会溢出/c。