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docs/chapter_data_structure/number_encoding.md

@@ -136,8 +136,7 @@ $$
 **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 位用于表示数字，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。
 
 进一步地，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**。
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-<div class="center-table" markdown>
+<p align="center"> 表：指数位含义 </p>
 
 | 指数位 E           | 分数位 $\mathrm{N} = 0$ | 分数位 $\mathrm{N} \ne 0$ | 计算公式                                                               |
 | ------------------ | ----------------------- | ------------------------- | ---------------------------------------------------------------------- |
@@ -145,8 +144,6 @@ $$
 | $1, 2, \dots, 254$ | 正规数                  | 正规数                    | $(-1)^{\mathrm{S}} \times 2^{(\mathrm{E} -127)} \times (1.\mathrm{N})$ |
 | $255$              | $\pm \infty$            | $\mathrm{NaN}$            |                                                                        |
 
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 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 $2^{-126} \approx 1.18 \times 10^{-38}$ 。