Types MIT方案Int VS Float

我一直在使用麻省理工学院的计划来测试这些练习。对于练习1.8，您的任务是编写一个与给定平方根函数类似的立方根函数。我的解决方案如下；然而，我注意到在cube root函数中，第一次调用cube iter的地方。如果第一个参数为1，则函数返回一些非常大的整数，如果为1.0，则将使用mit方案返回预期结果。使用scm解释器时，使用1和1.0时的输出没有差异。我的印象是这两者之间应该没有区别

代码：

（定义（多维数据集根x）
（立方体iter 1 x））
（定义（立方体iter猜测x）
（如果（足够好？猜x）
猜测
（立方体iter（改进猜测x）x）））
（定义（足够好？猜x）
（<（abs（-x（立方体猜测））.001））
（定义（改进猜测x）
（/（+（/x（*猜-猜））（*2猜））
3)))
（定义（立方体x）（*x））

mit方案中（立方体iter 1 x））版本的输出：1592506

mit方案中（立方体iter 1.0 x））版本的输出：3.0000005410641766

SCM中（立方体iter 1 x））版本的输出：3.0000005410641766

SCM中（立方体iter 1.0 x））版本的输出：3.0000005410641766

---

麻省理工学院方案的版本是9.2，它不是一个大整数，它是一个非常接近

3

且比

3.0000005410641766

更精确的大整数，类似于raio的1/2。仔细观察，您将看到命名者和分母之间的

/

通过使用精确数字，支持全数字塔的方案实现永远不会降低最常见数学运算的精确性，除非它是继承不精确的，如

log

。通过使用one不精确值，如

1.0

，所有结果都是不精确的，因为

1

是

1

，而

1.0

在

1

附近

---

因为你是近似的立方根，我想

1.0

是正确的使用值，因为结果足够好，所以在这里返回准确的数字是不真实的。如果你在做其他事情，结果是精确的，返回一个比率是正确的做法，那些不想要精确结果的人可以使用过程

exact->inexecute

，或者至少传递一个不精确值以获得不精确值。

这不是一个大整数，它是一个大而精确的raio类型的1/2，非常接近

3

，比

3.0000005410641766

更精确。仔细观察，您将看到命名者和分母之间的

/

通过使用精确数字，支持全数字塔的方案实现永远不会降低最常见数学运算的精确性，除非它是继承不精确的，如

log

。通过使用one不精确值，如

1.0

，所有结果都是不精确的，因为

1

是

1

，而

1.0

在

1

附近

因为你是近似的立方根，我想

1.0

是正确的使用值，因为结果足够好，所以在这里返回准确的数字是不真实的。如果你在做其他事情，结果是精确的，返回一个比率是正确的做法，那些不想要精确结果的人可以使用过程

exact->inexecute

，或者传递至少一个不精确值以获得不精确值

(define (cube-root x)
  (cube-iter 1 x))

(define (cube-iter guess x)
  (if (good-enough? guess x)
      guess
      (cube-iter (improve guess x) x)))

(define (good-enough? guess x)
  (< (abs ( - x (cube guess))) .001))

(define (improve guess x)
  (/ (+ (/ x (* guess guess)) (* 2 guess))
   3)))

(define (cube x) (* x x x))