※ 引述《tomex (tomex_ou)》之铭言： : 电脑处理四则运算时，唯独在除法及浮点运算会比较费力 : 针对除法，我们可以倒置为乘法， : 但对於浮点运算，怎麽办呢？ : 答案就是把它替代为一个整数再右移位。 : 例如，一个浮点数 a = 0.1234 : 如何换算成shift运算(以变数b来代替)呢? : 1.a先乘上2^20次方值。 : f = 0.1234 * 1024 * 1024 = 129394.28 : 2.由於shift只能针对整数作运算，四舍五入f值: : i = 129394.28 = 129394 : 3. i值右移20位，129394 >> 20 即等於 0.1234 : 所以 a = 0.1234 = 129394 >> 20 = b 我觉得还是得看你的应用 如果整数来讲 129394>>20 是 0 所以运算 a*0.1234 得变成 (a*129394)>>20 不能写成 a*(129394>>20) 但这样除了丧失精确度(放弃小数部份) (a*129394) 可能会溢位 a如果是浮点数 a*129394 不容易溢位 但是要shift之前还得转成整数 也还是可能会溢位 所以这方法 其实不是很适当 还是要看你的应用而定 另外 得看你的cpu来定 a*0.1234是一个浮点乘法 (a*129394)>>20 是两个运算 在目前一般的risc机器上 不一定会比较快 我觉得既然需要浮点 这种方法还是不太好 除非真的是很随意大概大概的应用 像是fuzzy方式处理 XD : 我用100万笔模拟运算求运作计算时间， : 以P4-1.6 Centrino CPU为例，发现使用b值会比用a值时间节省1倍 : 而且b值的cpu使用率也大概为a值为2/3而己。 : 假设你从事数学公式程式写作，shift的技巧不可不知呀! 数学公式应该都是很要求精确的吧 这种方法还是少用微妙 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc) ◆ From: 140.115.217.14