【目前可以使用 BigFixed::combined_div(&mut num, &denom, places) 进行除法。使用长除法同时计算商和余数（因此命名为 combined），直到指定的小数位数。选择这种特定结构是为了最小化计算中的重新分配 - 它打算成为将来更易于使用的除法和余数操作 API 访问点的后端机制。在算法执行过程中修改了分子，最后它包含余数的值；商被构建并返回。]

截断

尽管在BigFixed数字上进行的纯操作是无损的，但在实践中，我们通常并不希望结果具有完整的精度。我们的数字可以迅速变得难以想象的精确（数千或数百万位数字），这会减慢我们的代码，以保持我们最终并不关心的精度级别。这个问题存在于所有标准操作中，但乘法是主要的罪魁祸首。

我们处理这个问题的方法是使用截断。截断和Cutoff结构体足够重要，值得单独的文档说明[正在进行中]，但主要思想是指定我们需要的结果精度，并且只计算到那个精度级别。

所有标准操作都有截断变体，它们确实如此。调用它们就像输入一个对(&b, c)，我们原本会为无损版本提供&b，即

// a and b are BigFixeds and c is a Cutoff
let full_product = &a * &b;
let cutoff_product = &a * (&b, c);

[截断机制已经就绪，但其最终用户API尚未最终确定。计划有一个配置对象，其中包含两个全局Cutoffs——一个用于内部计算，一个用于最终结果。前者包含比后者更高的精度。参见 https://stackoverflow.com/questions/612507/what-are-the-applications-benefits-of-an-80-bit-extended-precision-data-type —— 使用80位数字进行64位数字的计算]

示例

尽管此代码没有实现，但为了举例，假设数字是十进制模运算。那么ALLONES是数字9，并且由此产生的位置算术是熟悉的印度-阿拉伯十进制系统。在这个例子中，整数1，以十进制展开为...0001.000...，被表示为

BigFixed {
    head: 0,
    body: vec![1],
    position: 0
}

-150.00这个负数，其展开来自补码计算

...0000150.00000... =  150
...9999849.99999... = -150 direct opposite
...9999850.00000... = -150 equivalent value

因此，如果我们想让x表示-150的BigFixed，我们取

let x = BigFixed {
    head: 9,
    body: vec![5, 8], // little endian
    position: 1
}

取x[0]给出（对数字的引用）0（同样，x[-1], x[-2],...），而x[1] == 5，x[2] == 8，以及x[3] == x[4] == ... == 9。

我们可以通过将 x 中的 x[0] = 1 设置为 -149，或者通过将 x[1] = 5 和 x[0] = 9 设置为 -151 来实现。这两种方法都会将体的大小调整为 3（并且可能重新分配内存）。当然，我们也可以选择 x (+/-)= BigFixed::from(1)，让 BigFixed 处理细节。这种方法在调整 x 的体的大小时，会额外构建一个 BigFixed (1)，这虽然成本微小，但值得关注。