algorithm/hello-algo
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zh-Hant/docs/chapter_data_structure/number_encoding.md
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@ -143,7 +143,7 @@ $$
**儘管浮點數 `float` 擴展了取值範圍，但其副作用是犧牲了精度**。整數型別 `int` 將全部 32 位元用於表示數字，數字是均勻分佈的；而由於指數位的存在，浮點數 `float` 的數值越大，相鄰兩個數字之間的差值就會趨向越大。
如表 3-2 所示，指數位 $E = 0$ 和 $E = 255$ 具有特殊含義，**用於表示零、無窮大、$\mathrm{NaN}$ 等**。
如表 3-2 所示，指數位 $\mathrm{E} = 0$ 和 $\mathrm{E} = 255$ 具有特殊含義，**用於表示零、無窮大、$\mathrm{NaN}$ 等**。
<p align="center"> 表 3-2 &nbsp; 指數位含義 </p>