※ 引述《tomex (tomex_ou)》之銘言： : 電腦處理四則運算時，唯獨在除法及浮點運算會比較費力 : 針對除法，我們可以倒置為乘法， : 但對於浮點運算，怎麼辦呢？ : 答案就是把它替代為一個整數再右移位。 : 例如，一個浮點數 a = 0.1234 : 如何換算成shift運算(以變數b來代替)呢? : 1.a先乘上2^20次方值。 : f = 0.1234 * 1024 * 1024 = 129394.28 : 2.由於shift只能針對整數作運算，四捨五入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 我覺得還是得看你的應用 如果整數來講 129394>>20 是 0 所以運算 a*0.1234 得變成 (a*129394)>>20 不能寫成 a*(129394>>20) 但這樣除了喪失精確度(放棄小數部份) (a*129394) 可能會溢位 a如果是浮點數 a*129394 不容易溢位 但是要shift之前還得轉成整數 也還是可能會溢位 所以這方法 其實不是很適當 還是要看你的應用而定 另外 得看你的cpu來定 a*0.1234是一個浮點乘法 (a*129394)>>20 是兩個運算 在目前一般的risc機器上 不一定會比較快 我覺得既然需要浮點 這種方法還是不太好 除非真的是很隨意大概大概的應用 像是fuzzy方式處理 XD : 我用100萬筆模擬運算求運作計算時間， : 以P4-1.6 Centrino CPU為例，發現使用b值會比用a值時間節省1倍 : 而且b值的cpu使用率也大概為a值為2/3而己。 : 假設你從事數學公式程式寫作，shift的技巧不可不知呀! 數學公式應該都是很要求精確的吧 這種方法還是少用微妙 --

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