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python - 为什么 pow(x,y) 的时间复杂度为 O(1) 而 x**y 的时间复杂度为 O(n)?

coder 2023-08-23 原文

为什么 pow(x,y) 的时间复杂度为 O(1) 而 x ** y 的时间复杂度为 O(n)?

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最佳答案

这个说法是错误的。

  • pow 或多或少与 ** 相同。
  • pow** 如果它们的参数是整数,则进行整数求幂。 (Python 3 自动支持 bignum,因此,例如,a ** b 总是给出精确的积分结果,即使 a 或 b 非常大。)这需要 O(log(b))通过平方求幂的乘法,但 bignum 乘法不是常数时间,因此时间复杂度取决于所使用的乘法算法的细节。 (此外,Python 并不完全使用平方求幂,但 Python 使用的仍然需要 O(log(b)) 次乘法。)
  • 另一方面,
  • math.pow 则不同。它总是进行浮点求幂并且总是 O(1)。 O(1) 的复杂性并不是因为它比 pow** 更有效;这是因为 float 牺牲了精度和范围。对于整数求幂的非常量复杂性实际上很重要的情况,math.pow 将给出不太精确的结果或抛出一个 OverflowError

更多详细信息(来自 Stack Overflow 上的 other questions,以及对 Python 源代码的深入研究):

  • pow(参见 here)和 **(参见 here)都调用相同的 PyNumber_Power 函数。在实践中,** 可以更快,因为它避免了额外的符号查找和函数调用的开销。
  • pow/**的整数实现可见here .
  • 另一方面,
  • math.pow 始终调用 C 库的 pow 函数,该函数始终执行 float 学运算。 (参见 herehere 。)这通常更快,但并不精确。参见 here对于 pow 可能实现的一种方式。
  • 对于 float ,pow/** 也会调用 C 库的 pow 函数,所以没有区别。参见 herehere .

如果您想自己玩这个,您可以将这些命令粘贴到您的 IPython session 中:

import timeit

def show_timeit(command, setup):
    print(setup + '; ' + command + ':')
    print(timeit.timeit(command, setup))
    print()

# Comparing small integers
show_timeit('a ** b', 'a = 3; b = 4')
show_timeit('pow(a, b)', 'a = 3; b = 4')
show_timeit('math.pow(a, b)', 'import math; a = 3; b = 4')

# Compare large integers to demonstrate non-constant complexity
show_timeit('a ** b', 'a = 3; b = 400')
show_timeit('pow(a, b)', 'a = 3; b = 400')
show_timeit('math.pow(a, b)', 'import math; a = 3; b = 400')

# Compare floating point to demonstrate O(1) throughout
show_timeit('a ** b', 'a = 3.; b = 400.')
show_timeit('pow(a, b)', 'a = 3.; b = 400.')
show_timeit('math.pow(a, b)', 'import math; a = 3.; b = 400.')

关于python - 为什么 pow(x,y) 的时间复杂度为 O(1) 而 x**y 的时间复杂度为 O(n)?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48839772/

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