fix regression of min(sparseScalar) max(sparseScalar) 32/20732/5
authorSamuel GOUGEON <sgougeon@free.fr>
Wed, 23 Jan 2019 19:11:09 +0000 (20:11 +0100)
committerCédric DELAMARRE <cdl@esi-group.com>
Wed, 30 Jan 2019 13:59:08 +0000 (14:59 +0100)
commitf4ad1001149d31545700c61b96b5c37eca269ec3
tree3442aa5784a4bc2d79d250e347c6e3967777d375
parentefa636c83a80260889e9fd749111d1cc709559a0
fix regression of min(sparseScalar) max(sparseScalar)

faisait échouer test_run ast dotdivide (en fait assert_checkalmostequal())

Follow-up of https://codereview.scilab.org/#/c/20499/

test_run elementary_functions max
test_run ast dotdivide

Désormais, on peut mélanger des sparse input arrays et scalaires.
Par sécurité, pour max(), les scalaires acceptés en cas de mélange
devaient être <=0 (argumentaire http://bugzilla.scilab.org/15755).
Cette restriction n'est pas compatible avec le seul usage possible
pré-existant : max(sparse(-5), 3, 0..) avec uniquement des scalaires,
mais possiblement > 0.
Dans ce patch, on relache complètement la contrainte "doit être <=0"
(=> BC totale).

Idem pour min()

Change-Id: I962d034c108e1c44a6b540ffe60ade3137f2abb6
scilab/modules/elementary_functions/help/en_US/matrixoperations/max.xml
scilab/modules/elementary_functions/help/en_US/matrixoperations/min.xml
scilab/modules/elementary_functions/help/ru_RU/matrixoperations/max.xml
scilab/modules/elementary_functions/help/ru_RU/matrixoperations/min.xml
scilab/modules/elementary_functions/macros/%sp_max.sci
scilab/modules/elementary_functions/macros/%sp_min.sci