避开浮点数——伪浮点数

对于定点处理器来说，浮点数学运算的代价是非常巨大的（大多数嵌入式应用都是定点处理器）。相对于整数数学运算，浮点数学运算慢的要死。每个操作都会调用某个库来实现相应的函数，而这个库通常相当大。即使所使用的浮点数学非常简单，应用程序的大小也是非常惊人的。

（标准的输入输出函数（例如printf和iostream）通常包含浮点处理。即使代码中没有使用浮点，但如果使用了这些函数，那么代码还是会包含浮点算术库。）

除非有很好的理由，否则就应该像躲避瘟疫一样避开浮点数。如果不能避开，可以用伪装。

 

先介绍二级制换算，这是后面的基础。

除法运算是个成本相对较高的步骤，但是如果是除以常数，则有些方法可以解决这个问题，我们可以将除法用位运算来近似。

以Input/6为例。

Input/6如果将分子和分母都放大同样大的倍数，然后将分母换成离它最近的能用2的幂表示的数，则分母可以写成2的多少次方，然后就可以换成移位运算了。

 

表1:用2的幂为除数近似1/6

乘数	除数	等价移位	结果	误差%
1	6	无	0.166 666 667	0
3	16	4	0.1875	12.5
5	32	5	0.156 25	6.2
11	64	6	0.171 875