CS_learn/hello-algo
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docs/chapter_data_structure/number_encoding.md
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@@ -143,7 +143,7 @@ $$
**尽管浮点数 `float` 扩展了取值范围，但其副作用是牺牲了精度**。整数类型 `int` 将全部 32 比特用于表示数字，数字是均匀分布的；而由于指数位的存在，浮点数 `float` 的数值越大，相邻两个数字之间的差值就会趋向越大。
如表 3-2 所示，指数位 $E = 0$ 和 $E = 255$ 具有特殊含义，**用于表示零、无穷大、$\mathrm{NaN}$ 等**。
如表 3-2 所示，指数位 $\mathrm{E} = 0$ 和 $\mathrm{E} = 255$ 具有特殊含义，**用于表示零、无穷大、$\mathrm{NaN}$ 等**。
<p align="center"> 表 3-2 &nbsp; 指数位含义 </p>