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python pow函數(shù)的底層實現(xiàn)原理介紹

 更新時間:2021年03月12日 09:38:01   作者:喲,寫bug呢??  
這篇文章主要介紹了python pow函數(shù)的底層實現(xiàn)原理介紹,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

一、最樸素的方法和pow比較

python中求兩個a的b次方,常見的方法有:pow(a,b),a**b。那么這兩個是否有區(qū)別,而且他們底層是怎么實現(xiàn)的呢?

最容易想到的方法就是:循環(huán)b次,每次都乘以a。但是究竟底層是不是這樣實現(xiàn)的呢?

下面先從時間上來判斷他們之間的關(guān)系。

首先來看看,pow和**有沒有區(qū)別:

import time
start = time.time()
print(2 ** 1000000)
end0 = time.time()
print('**:', end0 - start)
print(pow(2, 1000000))
end1 = time.time()
print('pow:', end1 - end0)

上面的結(jié)果輸出如下:

2的100萬次方,兩者所用時間是基本一樣的,所以他們應該本質(zhì)上應該使用了相同的算法

下面再來看看用for循環(huán)模擬的結(jié)果

import time
start = time.time()
print(2 ** 1000000)
end0 = time.time()
print('**:', end0 - start)
print(pow(2, 1000000))
end1 = time.time()
print('pow:', end1 - end0)
r = 1
for i in range(1000000):
  r *= 2
end2 = time.time()
print('for:', end2 - end1)

上面的輸入結(jié)果如下:

非??植赖膶Ρ?,pow和**都只用了1.5秒,而for循環(huán)用來20秒!,所以可以肯定的是,pow底層絕對不是用循環(huán)去求解的

二、pow底層實現(xiàn)

我們分析一下為什么直接循環(huán)相乘效率會這么低,我們其實不難發(fā)現(xiàn)里面有大量的重復運算,比如我們算出22后面,還不斷重復著計算22的結(jié)果,所以我們只要保存這些中間必要的計算結(jié)果后你不斷重復利用就可以大大減少運算量。

舉個例子,比如我們現(xiàn)在在計算2的9次方,我們可以這樣子計算,先算出22然后不斷利用這個結(jié)果:(22)(22)(22)(22)2 即44442 只要計算5次

同理可以再利用上面的44 可以的16162

具體實現(xiàn)程序如下:

def fun(a, b):
  r = 1
  while b > 1:
    if b & 1 == 1: #與運算一般可以用于取某位數(shù),這里就是取最后一位。
      r *= a
    a *= a
    b = b >> 1 #這里等價于b//=2 
  return r * a

接下我們來看看,究竟pow函數(shù)底層是不是這樣實現(xiàn)的

import time
start = time.time()
print(2 ** 1000000)
end0 = time.time()
print('**:', end0 - start)
print(pow(2, 1000000))
end1 = time.time()
print('pow:', end1 - end0)
r = 1
for i in range(1000000):
  r *= 2
end2 = time.time()
print('for:', end2 - end1)
print(fun(2, 1000000))
print('fun:', time.time() - end2)

從上面可以看出來,pow函數(shù)運行的時間基本和自定義的函數(shù)一致,甚至自定制的還更快!

解析完畢!

補充:Python3 的pow函數(shù)用法 及效率

Python3自帶pow函數(shù):

1. pow(a,b) 表示求a的b次方 a^b

2.pow(a,b,c) 表示求a的b次方取余c a^b%c

然后 用pow函數(shù)求出來的 a^b%c 時間上可以與“快速冪取模算法” 相媲美!

以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教。

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