為什麼浮點運算中乘法通常比除法快？

浮點除法與乘法的效能

對於浮點運算，處理器具有不對稱的效能。雖然乘法通常只需要幾個時脈週期，但除法可能需要更長的時間。這種差異會影響程式碼效率，如提供的範例所示：

float f1 = 200f / 2;
float f2 = 200f * 0.5;

在許多情況下，乘以 0.5 會比除以 2 稍快。這種差異是由於硬體除法的複雜性而產生的.

除法的機制

除法需要一個迭代的減法過程，就像長除法一樣小學。相反，乘法在很大程度上可以透過同時加法來執行，使其運算速度更快。

為了改善除法的效能損失，一些 CPU 採用倒數近似來加速這個過程。雖然這種方法不如真正的除法準確，但它可以顯著提高速度。

案例研究

效能差異在以下循環中變得更加明顯：

float f1;
float f2 = 2;
float f3 = 3;

for (i = 0; i <p>這裡，循環內的除法運算將帶來很大的開銷，因此最好使用乘以0.5 </p><h3 id="結論">結論</h3><p>了解浮點除法的硬體限制可以幫助程式設計師最佳化程式碼效能。在許多情況下，利用乘以常數值比直接除法快得多，特別是在循環中。 </p>

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