概率应该使用啥数据类型？ [关闭]

Posted 2023-02-25

【中文标题】概率应该使用啥数据类型？ [关闭]

【英文标题】：What data type should be used for a probability? [closed]概率应该使用什么数据类型？ [关闭]

【发布时间】：2018-06-14 08:41:32

【问题描述】：

应该使用什么数据类型来存储概率（因此从 0 到 1）？有没有比使用带有值控制的double 或float (0 ≤ x ≤ 1) 更有效的方法？

【问题讨论】：

为什么效率低？

您可以使用几乎任何您喜欢的类型（无论是 int 还是 float）。这完全取决于您想要获得多少结果（例如 int 与 long long）以及您愿意编写什么样的代码。

你需要什么样的粒度？如果 int 在 0-10000 之间不起作用，而您只是将其表示为百分比？

“高效”是什么意思？

概率应该使用double。如果担心空间，请使用float 并牺牲一些精度。

【参考方案1】：

一个常见的替代选择是在unsigned short 或unsigned int 上进行定点运算，小数点设置在最左边：因此，对于通常的unsigned short，值范围是从 0.00000 = 0/65535到 1.0000 = 65535/65535，或 0.0000 = 0/65536 到 0.99998 = 65535/65536，这取决于您是希望能够准确表示 1.0 还是 0.5。

这种设计的主要优点是可表示的概率在单位间隔上是均匀分布的，并且任何计算都不可能产生超出数学意义范围的值。主要缺点是 P(AB) 不能通过简单的乘法计算，您必须选择 1.0 和 0.5 中的哪一个可以精确表示，并且下溢更有可能咬到您。性能可能是现代 CPU 的一大败笔。

我不知道你所说的“更高效”是什么意思，所以我不能更具体。

【参考方案2】：

是的，有一种更有效的方法来使用概率。只需使用普通的旧归一化整数，其中 1 相当于您机器中整数中的最大数。

这意味着您只需要缩放 (0 ≤ x ≤ 1) 的浮点数。你可以在这里找到关于最大数量的讨论：What is the maximum value for an int32?

还有其他方法，比如Q数类型和数据格式，但它们通常应用于TI的DSP处理器架构中：https://en.wikipedia.org/wiki/Q_%28number_format%29

【讨论】：

我不相信这一点。这取决于你用概率做什么。如果您对其应用大量浮点计算，那么除非您使用double，否则您糟糕的运行时间将花费大量时间进行不必要的转换。

我理解你的意思，但是如果概率已经用高效的定点算术表示，你为什么还要使用浮点运算。是的，这取决于应用程序，但这不是问题。此外，TI 现有的数百个 DSP 处理器全部使用定点，并进行非常精确的定点运算。在某些情况下需要浮点处理器或协处理器，但它们非常罕见，而且我从未见过概率是用浮点数完成的。但是，不假思索地设计带有浮点的软件更容易。