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            <dd id="pjuwb"></dd>
            <abbr id="pjuwb"></abbr>
            

    
            

            




            







												


        




            
	
		


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            昨天在PKU上做了一題2187，限時3s。
            算法主要耗時在多次求不同整數(shù)的平方。
            當(dāng)用pow函數(shù)求時，超時；
            而直接乘才232ms。
            相差也太大了吧。
            于是就寫了一段代碼來測試pow的性能
            首先產(chǎn)生10000個隨機(jī)整數(shù)，然后重復(fù)1000次求整數(shù)的平方
            

            #include <iostream>
            #include             <cmath>
            #include             <ctime>
            using             namespace std;
            const int MAX = 10000;
            int a[MAX];
            int main()
            {
                            int i, j, n = MAX;
                            int rep = 1000; //重復(fù)次數(shù)
                clock_t beg,             end;
                            for(i = 0; i < n; i++)
                    a[i]             = rand() % 20000 - 10000; //-10000 <= a[i]< 10000

                cout            <<"test a[i]*a[i]"<<endl;
                beg             = clock();
                            for(j = 0; j < rep; j++)
                                for(i = 0; i < n; i++)
                        a[i]             * a[i];
                            end = clock();
                cout            <<"time: "<<end - beg<<"ms"<<endl;
                
                cout            <<"test pow(a[i], 2.0)"<<endl;
                beg             = clock();
                            for(j = 0; j < rep; j++)
                                for(i = 0; i < n; i++)
                        pow(a[i],             2.0);
                            end = clock();
                cout            <<"time: "<<end - beg<<"ms"<<endl;

                            return 0;
            }
            

            下面是測試結(jié)果：

            test a[i]*a[i]
            time: 31ms
            test pow(a[i], 2.0)
            time: 2828ms

            所以下次遇到類似情況不再用pow函數(shù)了…… 

	
            posted on 2007-08-25 20:16 beyonlin 閱讀(5756) 評論(6)  編輯 收藏 引用  所屬分類: acm之路 
            

            







            
	    
    


            
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            # re: pow函數(shù)的性能測試 2007-09-01 20:06 Roland Lee
            
				
            pow是函數(shù)，傳遞參數(shù)，調(diào)用函數(shù)的代價遠(yuǎn)大于直接相乘。
            并且，調(diào)用函數(shù)破壞了cpu的分支預(yù)測和緩存優(yōu)化。  回復(fù)  更多評論
              
			
            
		
            
	
		
            
			
            
			
            # re: pow函數(shù)的性能測試[未登錄] 2007-12-14 13:51 will
            
				
            第一個循環(huán)只不過是兩個 int型相乘而已。

            那個pow()第一個參數(shù)沒有int，而第二個參數(shù)你指定2.0 默認(rèn)為double, 所以至少是兩個 double相乘，這已經(jīng)慢很多了。  回復(fù)  更多評論
              
			
            
		
            
	
		
            
			
            
			
            # re: pow函數(shù)的性能測試 2008-05-25 01:28 正在開發(fā)符點運算庫
            
				
            double類型在內(nèi)存的存儲是64位，并且相當(dāng)科學(xué)計數(shù)法方式存儲。最高一位是位，得到示正負(fù)，接下來的11表示指數(shù)，指數(shù)的最高位表示指數(shù)的正負(fù)。再下的的52位表示小數(shù)。在double計算中，首先要判斷指數(shù)是否有意義，因為并不是每一個指數(shù)都有意義。有的指數(shù)表示無窮大，有的指數(shù)表示無窮小。

            

            在pow（X,Y)計算中，X,Y作為double類型計算，算法就復(fù)雜多了，這不能像整那樣循環(huán)或迭代來計算，因為指數(shù)有可能是小數(shù)。在運算中要調(diào)用符點運算的乘法，除法，log.  回復(fù)  更多評論
              
			
            
		
            
	
		
            
			
            
			
            # re: pow函數(shù)的性能測試 2012-03-13 21:51 L_Squirrel.
            
				
            既然這樣..
            那什么時候能用到pow？
            是不是就不用再用pow？  回復(fù)  更多評論
              
			
            
		
            
	
		
            
			
            
			
            # re: pow函數(shù)的性能測試 2012-03-19 15:34 beyonlin
            
				
            求x的非整數(shù)次冪時會用到，比如求x的2.5次冪@L_Squirrel.@L_Squirrel.  回復(fù)  更多評論
              
			
            
		
            
	
		
            
			
            
			
            # re: pow函數(shù)的性能測試 2014-02-22 22:02 YYX
            
				
            Pow 函數(shù)要處理各種非整數(shù)次冪情況，比如0.5就等于開根號了，0.2就等于開5次方了。當(dāng)然比直接乘慢的多。  回復(fù)  更多評論
              
			
            
		
            
	




            






            

				
	



            


    
    







	   
	



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