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docs/chapter_data_structure/number_encoding.md

@@ -90,9 +90,9 @@ $$
 
 实际上，这是因为浮点数 `float` 采用了不同的表示方式。根据 IEEE 754 标准，32-bit 长度的 `float` 由以下部分构成：
 
-- 符号位 $\mathrm{S}$ ：占 1 bit ；
-- 指数位 $\mathrm{E}$ ：占 8 bits ；
-- 分数位 $\mathrm{N}$ ：占 24 bits ，其中 23 位显式存储；
+- 符号位 $\mathrm{S}$ ：占 1 bit 。
+- 指数位 $\mathrm{E}$ ：占 8 bits 。
+- 分数位 $\mathrm{N}$ ：占 24 bits ，其中 23 位显式存储。
 
 设 32-bit 二进制数的第 $i$ 位为 $b_i$ ，则 `float` 值的计算方法定义为：
 
@@ -141,7 +141,7 @@ $$
 
 特别地，次正规数显著提升了浮点数的精度，这是因为：
 
-- 最小正正规数为 $2^{-126} \approx 1.18 \times 10^{-38}$ ；
-- 最小正次正规数为 $2^{-126} \times 2^{-23} \approx 1.4 \times 10^{-45}$ ；
+- 最小正正规数为 $2^{-126} \approx 1.18 \times 10^{-38}$ 。
+- 最小正次正规数为 $2^{-126} \times 2^{-23} \approx 1.4 \times 10^{-45}$ 。
 
 双精度 `double` 也采用类似 `float` 的表示方法，此处不再详述。