耗子为啥这么牛逼

非常好。当初读 CSAPP 那本书时，读到第二章浮点数部分着实花了好久没没完全get到书中的逻辑……

没有理解为什么浮点数3.14那里，小数部分需要进行这个处理(3.14-2)/(4-2)=0.57，希望皓叔能讲解一下

不知道耗子叔还看不看留言，关于浮点数的公式，我有一个疑问，其中 M/2^23 的部分是一个浮点数，我们在定义浮点数公式的时候，用了浮点数，这个公式都还没定义，这个浮点数是怎么表示的呢，会不会有一种鸡生蛋，蛋生鸡问题……

脑子太笨了，愣是看了两遍才弄清楚

那个常数感觉和欧拉常数的计算原理类似

自己能推导一遍那才叫真看懂了，好长时间没这么推导公式了，瞬间回到大学时代。

看了《深入理解计算机原理》里面对浮点数二进制表示的描述，感觉不是很理解，看这里的解释秒懂啊

非常好的文章，烧脑哈哈

http://www.sandaoge.com/info/new_id/30.html?author=1
这篇文章也有相关内容，是谁抄袭谁？

由x求得x的整形i(x)，再由i(y)=R-0.5i(x)求得y的整形i(y)，再由i(y)反求y，再把y代入y(1.5-0.5xy²)表达式求得更精确的y。

log2(1+m) 约等于 m + δ 这样简化的精度是多少呢，会不会有较大误差啊

what the fuck!
哈哈，莫名想笑!
算法牛逼，耗哥解读，也很细致入微

几年前看过魔数，觉得很神奇，不明觉厉。今天看后半部分推导出魔数的逻辑，还看得不是很明白，还得看多几遍

此算法首先接收一个32位带符浮点数，然后将之作为一个32位整数看待，以将其向右进行一次逻辑移位的方式将之取半，并用十六进制“魔术数字”0x5f3759df减之，如此即可得对输入的浮点数的平方根倒数的首次近似值；而后重新将其作为浮点数，以牛顿法反复迭代，以求出更精确的近似值，直至求出符合精确度要求的近似值。在计算浮点数的平方根倒数的同一精度的近似值时，此算法比直接使用浮点数除法要快四倍。
from 百科

按照分析 Iy转成float后不就应该是结果了吗？为什么还要去平方根？

当n>1时，E大于128，不是超出范围了吗？

原来这才是代码。

唯一的感觉。。。我该补数学了。啊啊啊高考之后不应该把数学都还了啊！