聲明是錯誤的.

> pow或多或少與**相同.

> pow和**如果它們的參數是整數,則執行整數取冪. (Python 3具有自動bignum支持,因此,例如,a ** b總是給出精確的積分結果,即使a或b非常大.)這需要通過平方乘以取冪的O(log(b))乘法,但bignum乘法不是恒定時間,因此時間復雜度取決于所使用的乘法算法的細節. (另外,Python并沒有通過平方來使用取冪,但Python使用的仍然需要O(log(b))乘法.)

>另一方面,math.pow是不同的.它總是進行浮點求冪,并且始終為O(1). O(1)的復雜性不是因為它比pow或**更有效;這是因為浮點犧牲了準確性和范圍.對于整數求冪的非常數復雜性實際上很重要的情況,math.pow將提供更不精確的結果或拋出OverflowError.

更多詳細信息(來自于Stack Overflow上的other questions,以及Python源代碼中的一些內容)：

> pow(參見here)和**(參見here)都調用相同的PyNumber_Power函數.在實踐中,**可以更快,因為它避免了額外的符號查找和函數調用的開銷.

>可以在here看到pow / **的整數實現.

> math.pow,另一方面,總是調用C庫的pow函數,它總是進行浮點數學運算. (見here和here.)這通常更快,但不準確.有關可能實施pow的一種方法,請參見here.

>對于浮點數,pow / **也調用C庫的pow函數,所以沒有區別.見here和here.

如果您想自己玩這些命令,可以將這些命令粘貼到您的IPython會話中：

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,'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,'a = 3; b = 400')

show_timeit('math.pow(a,'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,'a = 3.; b = 400.')

show_timeit('math.pow(a,'import math; a = 3.; b = 400.')

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python中pow_python – 为什么pow(x,y)的时间复杂度为O(1),而x ** y为O(n)？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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