大數(shù)相乘，快速算法？有一個快速的算法來計算冪，而且不是蠻力乘法。比如計算2 10000，計算機先計算2 5000，再計算平方，也就是兩個數(shù)相乘。為了計算2 5000，計算機會先計算2 2500，再計算

大數(shù)相乘，快速算法？

有一個快速的算法來計算冪，而且不是蠻力乘法。比如計算2 10000，計算機先計算2 5000，再計算平方，也就是兩個數(shù)相乘。為了計算2 5000，計算機會先計算2 2500，再計算平方。這種算法稱為快速冪算法。對于2 n的計算，如果每次乘法的時間復(fù)雜度為O(1)，則整體時間復(fù)雜度僅為O(logN)。

一般來說，為了實現(xiàn)快速冪算法，指數(shù)首先用二進(jìn)制表示。比如要計算A的23次方，可以把23分解成16 4 2 1。然后計算CB^2A^4的BA^2。最后的結(jié)果就是ABCD乘法。

但這里乘法的復(fù)雜度不是O(1)，因為是無限精度，也就是所謂的大數(shù)乘法。大數(shù)乘法也有很多算法。最簡單的方法，類似于手工計算，復(fù)雜度為O (n 2)。其他方法還有分治法，復(fù)雜度為O (n 1.58)，F(xiàn)FT法，復(fù)雜度為O (n logn logn)等等。在快速冪的大數(shù)的O(logN)次乘法中，最復(fù)雜的只有最后一次，也就是2 ^ 5000的時間，前面的復(fù)雜度呈幾何級數(shù)衰減，所以整體復(fù)雜度也是最后一次計算的復(fù)雜度。如果用FFT的方法，復(fù)雜度比線性多一點，在通用計算機上隨便算一下。

CPU沒有全速運行是因為這個程序只使用一個內(nèi)核進(jìn)行計算，而你顯示的是總利用率，所以很可能會保持在四分之一的水平。

移位運算是否涉及到Python大數(shù)運算的具體設(shè)計使用，我不 我對它了解不多。但原則上也是很有可能的。如果一個大數(shù)存儲在一個位串中，2 n的計算只需要在數(shù)組的第n位設(shè)置一個1，其余的可以設(shè)置為0。然后轉(zhuǎn)換成十進(jìn)制是這段代碼中計算量最大的部分。

python怎么查看函數(shù)參數(shù)？

在開發(fā)中，我們可以使用相關(guān)的插件或者Python內(nèi)置函數(shù)。

分?jǐn)?shù)次冪的運算怎么算？

分?jǐn)?shù)冪的算法還是初中的冪的算法。乘以(除以)底數(shù)的冪，底數(shù)的冪不變，加上(減去)指數(shù)。

乘積的冪等于乘積中每個因子的冪的乘積。

冪，常數(shù)基數(shù)，指數(shù)乘法。比如:的1/3次方A * A的1/2次方和A的(1/3 1/2)次方的5/6次方

(ab)的2/3 A的2/3 b的2/3。

(A的2/3)的3/5次方* A的2/3 * 3/5次方。