用于无符号整数的恢复除法算法

恢复除法通常在定点小数上执行。当我们在两个数字上执行除法运算时，除法算法将为我们提供两样东西，即商和余数。该算法基于 0 < D < N 的假设。借助数字集 {0, 1}，商位 q 将在恢复除法算法中形成。除法算法通常有两种类型，即快速算法和慢速算法。Goldschmidt 和 Newton-Raphson 是快速除法算法的类型，而 STR 算法、恢复算法、非执行算法和非恢复算法是慢速除法算法的类型。

在本节中，我们将借助无符号整数执行恢复算法。我们使用恢复一词是因为我们知道寄存器 A 的值将在每次迭代后恢复。我们还将尝试使用流程图解决此问题并应用位运算。

在这里，寄存器 Q 用于包含商，寄存器 A 用于包含余数。这里，除数将被加载到寄存器 M 中，n 位被除数将被加载到寄存器 Q 中。0 是寄存器的起始值。这些类型的寄存器的值在迭代时被恢复。这就是它被称为恢复的原因。

现在我们将学习恢复除法算法的一些步骤，如下所示

步骤 1： 在此步骤中，相应的值将被初始化到寄存器中，即寄存器 A 将包含值 0，寄存器 M 将包含除数，寄存器 Q 将包含被除数，N 用于指定被除数中的位数。

步骤 2： 在此步骤中，寄存器 A 和寄存器 Q 将被视为一个单元，并且两个寄存器的值都将左移。

步骤 3： 之后，寄存器 M 的值将从寄存器 A 中减去。减法的结果将存储在寄存器 A 中。

步骤 4： 现在，检查寄存器 A 的最高有效位。如果寄存器 A 的此位为 0，则寄存器 Q 的最低有效位将设置为值 1。如果 A 的最高有效位为 1，则寄存器 Q 的最低有效位将设置为值 0，并恢复 A 的值，这意味着它将恢复减去 M 之前的寄存器 A 的值。

步骤 5： 之后，N 的值将递减。这里 n 用作计数器。

步骤 6： 现在，如果 N 的值为 0，我们将中断循环。否则，我们必须再次转到步骤 2。

步骤 7： 这是最后一步。在此步骤中，商包含在寄存器 Q 中，余数包含在寄存器 A 中。

例如

在这个例子中，我们将执行一个除法恢复算法。

因此，我们不应忘记恢复 A 的最高有效位的值，即 1。因此，寄存器 A 包含余数 2，寄存器 Q 包含商 3。