Python 大整数的内置 pow 和数学 pow 之间的区别
Difference between Python built-in pow and math pow for large integers
我发现对于大整数，math.pow() 没有成功给出它的整数版本。
（我在使用 math.pow 实现时遇到了一个错误 Karatsuba multiplication）。
例如：
>>> a_Size=32
>>> pow(10,a_size) * 1024
102400000000000000000000000000000000
>>> math.pow(10,a_size) * 1024
1.024e+35
>>> int(math.pow(10,a_size) * 1024)
102400000000000005494950097298915328
我选择了 10 ** a_size，大整数的结果是正确的。
对于花车，请访问Difference between the built-in pow() and math.pow() for floats, in Python?
请解释为什么 math.pow 会出现这种差异。仅从 23 的 10 次方及更高的次方观察到。
math.pow() 总是 returns 一个浮点数，所以你受到 float 精度的限制（几乎总是一个 IEEE 754 双精度数）。另一方面，当使用整数参数调用时，内置 pow() 将使用 Python 的任意精度整数算法。
我发现对于大整数，math.pow() 没有成功给出它的整数版本。
（我在使用 math.pow 实现时遇到了一个错误 Karatsuba multiplication）。
例如：
>>> a_Size=32
>>> pow(10,a_size) * 1024
102400000000000000000000000000000000
>>> math.pow(10,a_size) * 1024
1.024e+35
>>> int(math.pow(10,a_size) * 1024)
102400000000000005494950097298915328
我选择了 10 ** a_size，大整数的结果是正确的。
对于花车，请访问Difference between the built-in pow() and math.pow() for floats, in Python?
请解释为什么 math.pow 会出现这种差异。仅从 23 的 10 次方及更高的次方观察到。
math.pow() 总是 returns 一个浮点数，所以你受到 float 精度的限制（几乎总是一个 IEEE 754 双精度数）。另一方面，当使用整数参数调用时，内置 pow() 将使用 Python 的任意精度整数算法。