python pow函數(shù)的底層實(shí)現(xiàn)原理介紹
一、最樸素的方法和pow比較
python中求兩個(gè)a的b次方,常見的方法有:pow(a,b),a**b。那么這兩個(gè)是否有區(qū)別,而且他們底層是怎么實(shí)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(shí)現(xiàn)的呢?
下面先從時(shí)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(shí)間是基本一樣的,所以他們應(yīng)該本質(zhì)上應(yīng)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?duì)比,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(duì)不是用循環(huán)去求解的
二、pow底層實(shí)現(xiàn)
我們分析一下為什么直接循環(huán)相乘效率會(huì)這么低,我們其實(shí)不難發(fā)現(xiàn)里面有大量的重復(fù)運(yùn)算,比如我們算出22后面,還不斷重復(fù)著計(jì)算22的結(jié)果,所以我們只要保存這些中間必要的計(jì)算結(jié)果后你不斷重復(fù)利用就可以大大減少運(yùn)算量。
舉個(gè)例子,比如我們現(xiàn)在在計(jì)算2的9次方,我們可以這樣子計(jì)算,先算出22然后不斷利用這個(gè)結(jié)果:(22)(22)(22)(22)2 即44442 只要計(jì)算5次
同理可以再利用上面的44 可以的16162
具體實(shí)現(xiàn)程序如下:
def fun(a, b):
r = 1
while b > 1:
if b & 1 == 1: #與運(yùn)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(jià)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(shí)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(yùn)行的時(shí)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(bǔ)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(shí)間上可以與“快速冪取模算法” 相媲美!
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教。
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