python中pow函数的用法,pythonpow函数用法

　　最简单方法与pow方法的比较

　　在python中，求两个A的B次方的常用方法有：pow(a，B)，a**b * B，那么，这两者有区别吗？而且，他们的底线是如何实现的？

　　最容易想到的方法是循环B次，每次乘以a .但是，最后，底线是这样实现的吗？

　　试着时不时地判断他们的关系。

　　首先，我们来看看pow和* *有什么区别：

　　导入时间

　　开始=时间.时间(

　　打印(2 * * 100000))。

　　end0=time.time(

　　Print ((* *:)，end0-start)))。

　　打印(功率(22100000))

　　end1=time.time(

　　Print (pow :end1-end0))。

　　上述结果的输出如下

　　到百万次方，两者所用的时间基本相同，所以本质上应该使用相同的算法。

　　让我们看看for循环中的模拟结果。

　　导入时间

　　开始=时间.时间(

　　打印(2 * * 100000))。

　　end0=time.time(

　　Print ((* *:)，end0-start)))。

　　打印(功率(22100000))

　　end1=time.time(

　　Print (pow :end1-end0))。

　　r=1

　　对于范围(1000000):

　　r *=2

　　end2=time.time(

　　打印(for:)，end2 - end1))))).

　　以上输入结果是：

　　虽然这是一个很可怕的对比，但是pow和* *只需要1.5秒，而for cycle需要20秒！所以可以肯定的是，pow基数肯定不是循环解决的。

　　电源底部实现

　　如果我们分析一下为什么直接循环乘法的效率变得这么低，就会发现其实有大量的重复运算。比如我们计算了22之后，又重复计算了22个结果，那么如果把这些中间的计算结果保存下来，重新使用，就可以大大减少计算量。例如，我们现在正在计算2的9次方。我们可以这样算，先算22，继续用这个结果：

　　(22) (22) (22) (22) (22) 2，即4442只需要计算五次。

　　同样的，上面的44可以复用为16162。

　　具体步骤如下：

　　deffun(a，b):

　　r=1

　　而b 1:

　　如果1==1: # sum运算一般可以用来取一定位数，但这里取的是最后一位。

　　r *=a

　　a *=a

　　B=b 1 #相当于这里的b//=2

　　返回r * a

　　接下来我们来看看pow函数的底层是如何实现的。

　　导入时间

　　开始=时间.时间(

　　打印(2 * * 100000))。

　　end0=time.time(

　　Print ((* *:)，end0-start)))。

　　打印(功率(22100000))

　　end1=time.time(

　　Print (pow :end1-end0))。

　　r=1

　　对于范围(1000000):

　　r *=2

　　end2=time.time(

　　打印(for:)，end2 - end1))))).

　　印刷(221000000英镑)

　　print(fun:，time.time )- end2).

　　从上面可以看出，pow函数的执行时间和自定义函数基本相同，自定义函数更快。

　　分析完成！

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