停止小数点前的双除法（精度低，除法快；只得到 'quotient'）
Stop double division before decimals (low precision, fast division; getting only the 'quotient')
基本上是一个与性能相关的问题：
我只想从双除法中得到整数商，例如，对于除法 88.3/12.7 = 6.9527559055118110236220472440945，我只想得到 '6' 作为结果。
一个可能的实现当然是：floor(x/y)，但是在这里，首先完成了性能密集型双除法，然后 floor 丢弃了双除法所做的大部分 'work'。
所以基本上我想要一个带双精度的除法，它 'stops' 在计算所有这些小数点之前只给我除法的正确整数结果，而不舍入或截断初始双精度参数。有谁知道这个的优雅实现（我搜索了这个主题但没有找到多少）？
我能想到的另一种实现方式是：
int(x*1000)/int(y*1000)
可以使用所需的 'precision' 而不是 1000。一个非常简单的实现也是简单地从 x 中减去 y，直到结果小于零。但是，是的，我想知道最好的方法是什么。
此外，简单地 int(x)/int(y) 是不行的，因为它很容易导致错误的结果。
顺便说一下，我知道这可能又是这些 'micro-optimization' 问题之一，这些问题处理的问题在新机器上并不重要，但是，我对这个问题还是有点好奇！ :-)
无法提前停止，使用整数除法可能会更慢。
例如，在 Skylake 上：
idiv r/m32 L: 26-27 T: 6
divsd xmm, xmm L: 13-14 T: 4
(source)
所以双除法的速度是原来的两倍，吞吐量也明显更好。那是 before 你考虑额外的乘法和额外的转换。
在较旧的 µarchs 上，32 位整数除法列出的延迟数字通常比双除法低，但是它们变化更大（除法过去更串行），（对于浮点数) 舍入除数更快，但对于整数除法，小结果更快。这种特性上的差异可以使它左右摇摆，具体取决于你除以什么。
如您所见，在这种情况下，在没有考虑特定目标的情况下进行优化是危险的，但我想较新的机器比旧机器更有可能成为目标，这意味着双除法或多或少是你能做到的最好的无论如何做（除非其他优化适用）。除单精度浮点数本身速度更快，但会产生转换成本，如果将它们相加，它实际上最终会损失 (5+10)。
基本上是一个与性能相关的问题：
我只想从双除法中得到整数商，例如，对于除法 88.3/12.7 = 6.9527559055118110236220472440945，我只想得到 '6' 作为结果。
一个可能的实现当然是：floor(x/y)，但是在这里，首先完成了性能密集型双除法，然后 floor 丢弃了双除法所做的大部分 'work'。
所以基本上我想要一个带双精度的除法，它 'stops' 在计算所有这些小数点之前只给我除法的正确整数结果，而不舍入或截断初始双精度参数。有谁知道这个的优雅实现（我搜索了这个主题但没有找到多少）？
我能想到的另一种实现方式是：
int(x*1000)/int(y*1000)
可以使用所需的 'precision' 而不是 1000。一个非常简单的实现也是简单地从 x 中减去 y，直到结果小于零。但是，是的，我想知道最好的方法是什么。
此外，简单地 int(x)/int(y) 是不行的，因为它很容易导致错误的结果。
顺便说一下，我知道这可能又是这些 'micro-optimization' 问题之一，这些问题处理的问题在新机器上并不重要，但是，我对这个问题还是有点好奇！ :-)
无法提前停止，使用整数除法可能会更慢。
例如，在 Skylake 上：
idiv r/m32 L: 26-27 T: 6
divsd xmm, xmm L: 13-14 T: 4
(source)
所以双除法的速度是原来的两倍，吞吐量也明显更好。那是 before 你考虑额外的乘法和额外的转换。
在较旧的 µarchs 上，32 位整数除法列出的延迟数字通常比双除法低，但是它们变化更大（除法过去更串行），（对于浮点数) 舍入除数更快，但对于整数除法，小结果更快。这种特性上的差异可以使它左右摇摆，具体取决于你除以什么。
如您所见，在这种情况下，在没有考虑特定目标的情况下进行优化是危险的，但我想较新的机器比旧机器更有可能成为目标，这意味着双除法或多或少是你能做到的最好的无论如何做（除非其他优化适用）。除单精度浮点数本身速度更快，但会产生转换成本，如果将它们相加，它实际上最终会损失 (5+10)。