到底要多少粒麦子 你一定听说过这个故事。

2024-08-28 21:18

本文主要是介绍到底要多少粒麦子 你一定听说过这个故事。,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

package org.bluebridge.topics;/** 到底要多少粒麦子你一定听说过这个故事。国王对发明国际象棋的大臣很佩服,问他要什么报酬,大臣说:请在第1个棋盘格放1粒麦子,在第2个棋盘格放2粒麦子,在第3个棋盘格放4粒麦子,在第4个棋盘格放8粒麦子,......后一格的数字是前一格的两倍,直到放完所有棋盘格(国际象棋共有64格)。国王以为他只是想要一袋麦子而已,哈哈大笑。当时的条件下无法准确计算,但估算结果令人吃惊:即使全世界都铺满麦子也不够用!请你借助计算机准确地计算,到底需要多少粒麦子。* */import java.math.BigDecimal;public class Maizi {public static void main(String[] args) {BigDecimal bd = new BigDecimal(Math.pow(2, 64));System.out.println(bd);}
}

这篇关于到底要多少粒麦子 你一定听说过这个故事。的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1115912

相关文章

跟我一起玩《linux内核设计的艺术》第1章(四)——from setup.s to head.s,这回一定让main滚出来!(已解封)

看到书上1.3的大标题,以为马上就要见着main了,其实啊,还早着呢,光看setup.s和head.s的代码量就知道,跟bootsect.s没有可比性,真多……这确实需要包括我在内的大家多一些耐心,相信见着main后,大家的信心和干劲会上一个台阶,加油! 既然上篇已经玩转gdb,接下来的讲解肯定是边调试边分析书上的内容,纯理论讲解其实我并不在行。 setup.s: 目标:争取把setup.

【H2O2|全栈】Markdown | Md 笔记到底如何使用?【前端 · HTML前置知识】

Markdown的一些杂谈 目录 Markdown的一些杂谈 前言 准备工作 认识.Md文件 为什么使用Md? 怎么使用Md? ​编辑 怎么看别人给我的Md文件? Md文件命令 切换模式 粗体、倾斜、下划线、删除线和荧光标记 分级标题 水平线 引用 无序和有序列表 ​编辑 任务清单 插入链接和图片 内嵌代码和代码块 表格 公式 其他 源代码 预

Linux block_device gendisk和hd_struct到底是个啥关系

本文的源码版本是Linux 5.15版本,有图有真相: 1.先从块设备驱动说起 安卓平台有一个非常典型和重要的块设备驱动:zram,我们来看一下zram这个块设备驱动加载初始化和swapon的逻辑,完整梳理完这个逻辑将对Linux块设备驱动模型有深入的理解。 zram驱动加载的时候会调用zram_add函数,源码如下: 1887/*1888 * Allocate and initia

接下来的这个故事就来自于我的先生,一个交警的口述

这可是没有过的事情。先生是个交通警察,在事故科工作已经五、六年了,对于生离死别、阴阳两隔,用他自己的话说是已经有些麻木了;不用说他,就连我,对那些卷宗里血淋淋的照片都已经有些漠然。他的办公室常有悲悲切切的人来哭诉,他却总能在复议时做到不掺杂感情。我是个爱哭的女人,偏偏先生对于眼泪早已有了职业的免疫力,他说要是每个事故他都要为每个逝者陪眼泪的话,他早就活不下去了,但是今天不同,他分明是掉过泪了。

JD 1204:农夫、羊、菜和狼的故事

OJ题目:click here~~ #define vegetable_go 0#define vegetable_come 1#define sheep_go 2#define sheep_come 3#define wolf_go 4#define wolf_come 5#define nothing_go 6#define nothing_come 7using

MVVM到底是什么

MVVM到底是什么 文章目录 MVVM到底是什么一、MVVM是什么二、为什么这么定义1. 分离关注点2. 提高可维护性3. 数据绑定和事件驱动4. 支持前端框架的发展 三、底层逻辑1. ViewModel层2. 数据绑定3. 事件驱动4. 响应式系统 四、扩展与高级技巧1. 组件化开发2. 双向数据绑定3. 计算属性和侦听器4. 插槽

2020年数据术语的故事

点击上方蓝色字体,选择“设为星标” 回复”资源“获取更多资源 2020年整个技术圈子要说话题最多的,应该是大数据方向。新感念层出不穷,数据湖概念就是其中之一。这篇文章是关于数据仓库、数据湖、数据集市、数据中台等一些列的概念和发展进程。希望给大家带来一个全面的感知。 本文作者:Murkey学习之旅、开心自由天使 本文整理:大数据技术与架构,未经允许不得转载。 如今,随着诸如互联网以及物联网等

我们在学习Spark的时候,到底在学习什么?

我必须要说,Spark这个框架出现之前,我对很多大数据领域的框架源码甚至都是嗤之以鼻的。 很多小伙伴在群里或者私信留言问我关于Spark的学习路径问题。 Spark发展至今,应该说已经非常成熟了。是大数据计算领域不得不学习的框架。尤其是Spark在稳定性和社区发展的成熟度方面,基本可以吊打其他的大数据处理框架。 我之前发过一篇关于阅读Spark源码的文章:《Spark源码阅读的正确打开方式》

【硬刚大数据】我们在学习Flink的时候,到底在学习什么?

⭐⭐欢迎关注博客主页:https://blog.csdn.net/u013411339 ⭐⭐欢迎点赞 👍 收藏 ⭐留言 📝 ,欢迎留言交流! ⭐⭐本文由【王知无】原创,首发于 CSDN博客! ⭐⭐本文首发CSDN论坛,未经过官方和本人允许,严禁转载! 本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的面试部分补充。 这是一篇指南和大纲性质的文章。

【硬刚大数据】我们在学习Spark的时候,到底在学习什么?

欢迎关注博客主页:https://blog.csdn.net/u013411339 欢迎点赞、收藏、留言 ,欢迎留言交流!本文由【王知无】原创,首发于 CSDN博客!本文首发CSDN论坛,未经过官方和本人允许,严禁转载! 本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的面试部分补充。 很多小伙伴在群里或者私信留言问我关于Spark的学习路径问题。