python中的float類型計算精度不高的問題（已解決）

說的可能比較啰嗦。

在洛谷P2181 對角線 問題中，按照高中所學的組合數可推答案為Cn4(該題題解中有詳細過程，這里不多贅述），問題在本文中並不重要。

但題中有一個有意思的點，就是題目的答案是非常大的，用long long都不行，c++中需要用unsigned long long，自然，我就想到python中的int類型范圍與內存掛鈎，（一般可理解能取到該系統的最大值）

代碼如下

m = int(input())
n = int(m*(m-1)/2*(m-2)/3*(m-3)/4)
# 首先大家可以注意一個點，我在這里注意到了要把結果轉換為int類型
print(n)

那么大家可以運行一下這個程序，其實如果精度較低的情況下，答案是沒有問題的，但是此題正好碰到了它的最高精度，會發現結果相差不多，導致我沒有全ac，於是我開始探尋原因 其實我最開始沒有主要float類型，直到一個dl告訴我把他改為這樣就好

代碼如下

m = int(input())
n = m*(m-1)//2*(m-2)//3*(m-3)//4
print(n)

此時，我才想起來python內部將“/”默認為float除法，根據計算機給予的float類型的精度本身就是小於c++中的unsigned long long類型 查閱為2的53次方,自然不滿足題意，float就會取一個近似值（這不糊弄人嗎？[doge])

上邊代碼應該時最簡單的改法了，但是其實還有一種改法 就是提高精度（利用python中的decimal模塊）即可。

代碼如下

import decimal

m = decimal.Decimal(int(input()))
n = int(m*(m-1)/2*(m-2)/3*(m-3)/4)
print(n)