Video

Hey, unfortunately I lost the material I used to create this track. I remember that I used Songsterr as a base for the track without drums. However, I think they changed their system, and now removing the drum track requires paying. You can check it out here: www.songsterr.com/a/wsa/genesis-the-lamia-tab-s36357t5

Obrigado! Realmente, você poderia rodar os dois algoritmos em paralelo e parar tudo quando o primeiro deles encontrar o elemento buscado. No entanto, isso requer recursos computacionais: o acesso à memória é concorrido, pois só existe um barramento de dados; logo, se agora você possui dois programas competindo por esse recurso, a tendência é que eles rodem individualmente um pouco mais devagar! Por isso, uma das técnicas de resolução de problemas bem comum é "fundir" os princípios de cada algoritmo, criando um terceiro. Existem muitos algoritmos na literatura que se inspiraram em dois (ou mais!) outros!

Na hora de calcular a mantissa? Isto é apenas um macete para descobri-la de maneira rápida e eficiente

Exatamente!

Thank you very much for your kind words. Absolutely, please feel free to use it. I'll gladly watch it, too

Obrigado! =) Vou considerar!

Quando o número pode ser representado de maneira exata, sim, o restante da mantissa é preenchido por zero. No entanto, o 2.3 do exemplo possui uma dízima periódica na mantissa. Logo, esta dízima é repetida infinitas vezes, até lotar os bits disponíveis para ela. O computador, então, não guarda exatamente 2.3, mas sim 2.2999999523162841796875

Vamos por partes: VALOR DA MANTISSA: A mantissa do exemplo é 001001... Em decimal, isto é 0x(1/2) + 0x(1/4) + 1x(1/8) + 0x(1/16) + 0x(1/32) + 1x(1/64) + ... Esta soma infinita dá em torno de 1.14999, e a precisão depende de onde você irá parar de somar. Em float, você para em 23 termos/bits. Em double, são 53, garantindo mais precisão (porém usando mais memória). MULTIPLICANDO PELO EXPOENTE: Além disso, neste exemplo, o expoente do IEEE-754 é igual a 1. Logo, multiplicamos 1.14999 por 2^1, e o computador obtém uma boa aproximação para 2.3. Não há nenhuma maneira de guardar o número exato pelo padrão IEEE-754, pois é impossível achar uma combinação de 0s e 1s pra aquela soma infinita ali tal que o valor seja precisamente 2,3. Se existisse, aí sim o restante da mantissa seria preechida por zero.

@@carloseduardomarciano1395 mano, explicou muito bem. Obrigado ^^

Não tem problema pensar que a parte que não repete é 01 e a parte que repete é 0011. O resultado final da mantissa ficaria o mesmo (0100110011...) Porém, caso vc continue montando a tabela a partir de onde eu parei, vc verá que a repetição começa a partir do primeiro 1 e, portanto, a repetição é 1001. É uma questão de perceptiva: o resultado é o mesmo.

Sim! Essa é a maneira como a maioria dos computadores guarda números como 3,15 ou qualquer outro decimal, ao qual chamamos de "tipo float". Há uma maneira de representar números com ainda mais casas decimais, cuja ideia é exatamente essa do float só que com mais bits (64 ao invés dos 32).

To ocupado mas em no máximo 1h te respondo

Engenharia Eletrônica e de Computação (daqui pra frente, "eletrônica") tem matérias relacionadas mais a hardware do que a software. Por outro lado, Engenharia de Computação e Informação (daqui pra frente, "ECI") tem um enfoque bem maior em software, apesar de também ver hardware. Em eletrônica, você veria a fundo circuitos elétricos e seus componentes, Arduino, etc, enquanto em ECI você vai ficar muito mais próximo das linguagens de programação, tendo Python logo no primeiro período e Java no segundo. Eletrônica, por sua vez, limita-se à antiga linguagem Pascal e a C (essa última é uma ferramenta poderosíssima que não é mais vista em ECI mas que deve ser aprendida por fora). ECI também cursa matérias de eletrônica, pra entender como um computador funciona, mas com um enfoque menor. Assim , ECI requer bem menos conceitos matemáticos elaborados do que eletrônica, flertando mais com a lógica e com algoritmos. É uma ciência da computação com engenharia. Deixo aqui o fluxograma de ambos os cursos: Eletrônica: www.del.ufrj.br/atividades/graduacao/eletronica-e-computacao/fluxograma-de-disciplinas Computação: gremioeci.com.br/fluxograma Abraços e espero te ver lá

Muito obrigado, você não tem noção de como isso me ajudou. Agora só falta as classificações do Sisu e nos vemos la kkkk. Obrigado.

Obrigado!! Fico feliz que tenha ajudado!

Por esse método do vídeo, o correto é usar apenas a parte decimal mesmo pra realizar aqueles cálculos de x2 e, depois, uni-la diretamente à parte inteira e ficar dando shifts até o número binário ficar normalizado.

Oi André! Você diz no caso de converter 1,25 por exemplo? Em casos assim, o número já estará normalizado e portanto o expoente é 0. Quando vamos escrever o expoente, ficamos com 0+127=127. Portanto, basta colocar 127 em binário no campo do expoente. O 1,25 por exemplo fica: 0 01111111 01000000000000000000000

essa era exatamente minha duvida, mas por que a mantissa ficou "01000000000000000000000" neste exemplo??

Basta seguir o procedimento mostrado no vídeo. A mantissa em decimal é 0,25, aí você fica multiplicando por dois e pegando as mantissas subsequentes: 0,25 x2 -> 0,5 -> Coloca um 0 0,5 x2 -> 1,0 -> Coloca um 1 0,0 x2 -> 0,0 -> Coloca um 0 E isso vai repetir infinitamente, formando a mantissa em binário

Mas eo 1 que esta a frente do ,25 não seria seria 1 bit? então não ficaria 10100000000000000000000 ?

Futuramente levarei isso em conta! Obrigado!

+flaviorn2005 Obrigado! Que bom que ajudou!

+Carlos Eduardo Marciano amigo vc teria como me ajudar em uma dúvida? eu nao consigo entender a calcular o ulp.

+flaviorn2005 Infelizmente não vou saber te ajudar com isso =( docs.oracle.com/cd/E19957-01/806-3568/ncg_goldberg.html#689 Talvez isso te ajude? Realmente não sei