x64 安卓 arm 汇编中 FMOV S1, #0x3E000000后，我需要除9怎么做

在x64或arm汇编语言中，对整数做除法通常不是通过直接的`FMov`指令完成的，因为`FMov`主要用于浮点数之间的操作。对于整数除法，你需要使用算术运算指令，比如arm上可以使用`Sdiv`（ARMv7及更高版本）或`Smulhi`配合`Smull`（ARMv6及更低版本）等。

对于`Fmov`之后处理整数9的除法，如果你想要的结果是单精度浮点数（即`S1`是单精度浮点寄存器），那么首先需要将整数转换成单精度浮点数。这需要先将9乘以10（因为0.001是9的倒数），然后用`FMov`把结果放回`S1`。但是请注意，这并不是常规做法，通常会先进行整数运算，然后用`VCVT`（vector convert to float）指令转换结果。

例如，在arm64汇编中（使用`VMOV.F32`类似`FMov`，`SQRT`是开平方根指令，这里仅示例，未考虑溢出情况）:

// 将9转换为单精度浮点
VMOV.F32 s1, #9.0
VMOV.F32 t1, #0.1

// 计算乘积
VSQRT.F32 s2, s1     // s1 = 9 -> s2 = √9 = 3
VMUL.F32 s2, s2, t1  // s2 *= 0.1

// 现在s2约等于单精度的0.001，但为了得到精确的除法结果，可能还需要额外步骤

至于直接对`S1`进行除法运算，ARM64有专门的指令如`VDIV`（对两个浮点数做除法）或者`UDIV`（对无符号整数做除法），但这通常不会在单个`FMov`之后进行，因为它们不支持直接的除法操作。

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由于`#0x3E000000`对应的十进制值大约是0.125 * 2^23（因为`#0x3E000000`是IEEE 754标准的单精度表示法，其中隐含的指数是127），你可以尝试减去一个足够小的量来逼近0.0125。例如：

; 假设我们已经有一个保存了0.125的单精度浮点值S1
FADD S1, S1, #(-0x3E000000) ; 这里加上它的负数约等于0.125 - 0.125 = 0
FMUL S1, S1, #0.104166667 ; 约等于0.0125

注意：
- `FMUL`乘法操作会自动处理浮点数，这里我们用了一个近似比例，不是完全精确的0.0125，可能会有微小的偏差。
- `FADD`和`FMUL`都需要适当的优化和调整，以确保结果的准确性和性能。

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在x64或ARM汇编中，要将一个固定的小数如0.01移动到浮点寄存器(s1)中，你需要使用特定的浮点运算指令。由于ARM体系结构有多种浮点数据类型（比如单精度float和双精度double），假设你想要的是单精度浮点数（float），你可以使用`vmovs`（vector move single precision）指令。而对于x64架构，你则需要`fldss`（load single precision floating-point immediate）指令。以下是对应的示例：

**ARM指令** (假设s1是FPU寄存器):

fmov.s   s1, #0.01f

其中`#0.01f`是一个浮点常量，表明你要加载的是0.01。

**x64指令** (假设xmm0是xmm寄存器):

fldss     xmm0
cvtsi2ss xmm1, DWORD PTR [rip + 0x4] ; 如果0.01保存在[rip + 0x4]

这里，`fldss`用于加载单精度浮点数，`cvtsi2ss`用于从内存位置（rip + 0x4）将DWORD值转换为单精度浮点值并放入xmm1，然后可能需要将结果复制到s1寄存器。

请注意，具体的指令可能会因为实际的平台和工具链有所不同，上述例子仅供参考。