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  • 幂运算的运算符是什么
    千次阅读
    2016-04-09 13:26:00

    1、VB里面求幂的运算符是“^”

    2、C++没有求幂的运算符,

    c++头文件加 #include<math.h>
    使用pow(x,y),可算出x的y次幂

    3、C++中 “^”是按位“异或”运算符。

    转载于:https://www.cnblogs.com/happykoukou/p/5371469.html

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  • python运算符

    万次阅读 2020-12-10 11:46:33
    1.算术运算符* 加 +* 减 -* 乘 ** 除 /* 取整数 //* 取余 %*  **2.赋值运算符= 把右边的结果,给左边的变量A=10 A此时值为10介绍给变量的赋值顺序 从右向左介绍多赋值关系 a,b=1,2介绍两个值得互换 num1 num2 ...

    1.算术运算符

    * 加       +

    * 减      -

    * 乘     *

    * 除     /

    * 取整数     //

    * 取余     %

    * 幂    **

    2.赋值运算符

    =  把右边的结果,给左边的变量

    A=10    A此时值为10

    介绍给变量的赋值顺序   从右向左

    介绍多赋值关系  a,b   =   1,2

    介绍两个值得互换   num1   num2   num3

    使用多赋值完成替换值   num4,num5=num5,num4

    3.复合赋值运算符

    运算符

    描述

    实例

    +=

    加法赋值运算符

    c+=a等效c=c+a

    -=

    减法赋值运算符

    c-=a等效c=c-a

    *=

    乘法赋值运算符

    c*=a等效c=c*a

    /=

    除法赋值运算符

    c/=a等效c=c/a

    %=

    取模赋值运算符

    c%=a等效c=c%a

    **=

    幂赋值运算符

    c**=a等效c=c**a

    //=

    取整除赋值运算符

    c//=a等效c=c//a

    4.比较运算符

    比较运算符最终得到的结果结果还是一个boolean值 要么是True  要么是False

    5.逻辑运算符,最终返回的结果也是 bool类型

    and 并且 (必须满足所有条件才会返回一个true)

    两个都为真,则为真(全真则真,一假为假)

    从左到右计算表达式,若所有值为真,则返回最后一个值,若存在假,返回第一个假值

    or或只要满足一个条件就可以返回true

    当有一个条件为真时,该条件即为真。(有真则真,全假则假)

    从左到右计算表达式,若为真,则返回第一个真值,若为假,则返回第二个假值

    #0代表是False,非0代表True

    用来验证相关返回值是哪一位上的数

    print(0 and False) #0     有False,则返回第一个false

    print(False and 0) #False 有False,则返回第一个false

    print(1 and 0) #0         有False,则返回第一个false

    print(1 and 20)#20        如果两个都为True,则返回最后一个值

    not

    not True --->False

    not False--->True

    实例演示

    print(not True) #False

    print(not False) #True

    print(not 0) #True

    print(not 100) #False

    在数字中只要不是零 就是true   那么0就是false

    在字符串中 只要不为空就是True  什么都不写 就是false

    6.数据类型转换

    int(x) ----将x转换成整数类型

    float(x)---将x转换成浮点类型

    bool(x)---将x转换成bool类型

    实例:

    flag="AABBB"

    0, False,None都为False

    非0(指的是int类型)

    非False  (指的是bool类型)

    非None   (指的是none值)

    都为True,

    非空就为True   (指的是字符串),

    转换成bool类型就为真

    print(not bool(flag))#False

    str(x)---将x转换成x类型

    hex(x)---将x转换成16进制类型

    展开全文
  • 如果你对内部感兴趣,我会反汇编指令以获取它映射到的CPython字节码.使用Python3:»»» def test():return 2**3...:»»» dis.dis(test)2 0 LOAD_CONST 3 (8)3 RETURN_VALUE好的,所以似乎在进入时已经完成了计算,...

    如果你对内部感兴趣,我会反汇编指令以获取它映射到的C

    Python字节码.使用

    Python3:

    »»» def test():

    return 2**3

    ...:

    »»» dis.dis(test)

    2 0 LOAD_CONST 3 (8)

    3 RETURN_VALUE

    好的,所以似乎在进入时已经完成了计算,并存储了结果.您获得2 * 2 * 2的完全相同的CPython字节码(随意尝试).因此,对于求值为常量的表达式,您得到相同的结果,并不重要.

    如果你想要一个变量的力量怎么办?

    现在你得到两个不同的字节码:

    »»» def test(n):

    return n ** 3

    »»» dis.dis(test)

    2 0 LOAD_FAST 0 (n)

    3 LOAD_CONST 1 (3)

    6 BINARY_POWER

    7 RETURN_VALUE

    »»» def test(n):

    return n * 2 * 2

    ....:

    »»» dis.dis(test)

    2 0 LOAD_FAST 0 (n)

    3 LOAD_CONST 1 (2)

    6 BINARY_MULTIPLY

    7 LOAD_CONST 1 (2)

    10 BINARY_MULTIPLY

    11 RETURN_VALUE

    现在的问题当然是BINARY_MULTIPLY比BINARY_POWER操作更快吗?

    尝试这种方法的最佳方法是使用timeit.我将使用IPython%timeit magic.这是乘法的输出:

    %timeit test(100)

    The slowest run took 15.52 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached

    10000000 loops, best of 3: 163 ns per loop

    并为权力

    The slowest run took 5.44 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached

    1000000 loops, best of 3: 473 ns per loop

    您可能希望对代表性输入重复此操作,但凭经验看,乘法更快(但请注意所提到的关于输出方差的警告).

    如果你想进一步的内部,我建议深入研究CPython代码.

    展开全文
  • 幂运算运算符by Christoph Michel 克里斯托夫·米歇尔(Christoph Michel) 我在V8的幂运算符中发现了一个错误 (I found a bug in V8’s Exponentiation Operator) I always thought that the new ES6 ...

    幂运算运算符

    by Christoph Michel

    克里斯托夫·米歇尔(Christoph Michel)

    我在V8的幂运算符中发现了一个错误 (I found a bug in V8’s Exponentiation Operator)

    I always thought that the new ES6 exponentiation operator x ** y was the same as Math.pow(x,y).

    我一直认为新的ES6指数运算符x ** yMath.pow(x,y)

    Indeed this is what the specification says about Math.pow:

    实际上,这就是规范Math.pow

    Return the result of Applying the ** operator with base and exponent as specified in 12.6.4.
    返回将12.6.4中指定的带有基数和指数的**运算符应用的结果。

    12.6.4 — Applying the ** Operator states that the result is implementation-dependent — but there should still be no discrepancy between ** and Math.pow.

    12.6.4 — 应用**运算符表示结果取决于实现 ,但**Math.pow之间仍然应该没有差异。

    However, evaluating the following in the current V8 JS Engine (Chrome / Node) results in this:

    但是,在当前的V8 JS引擎(Chrome / Node)中评估以下内容会导致:

    console.log('1.35 ** 92', 1.35 ** 92)                   // 978828715394.7672console.log('Math.pow(1.35, 92)', Math.pow(1.35, 92))   // 978828715394.767

    The exponentiation operator ** returns a more accurate approximation.

    求幂运算符**返回更精确的近似值。

    But this is not the only weirdness with the exponentiation operator: Let’s try evaluating the same with variables (REPL) — it shouldn’t make any difference:

    但这不是幂运算符的唯一怪异:让我们尝试使用变量( REPL )进行评估—它不会有任何区别:

    const exponent = 92;console.log(`1.35 ** exponent`, 1.35 ** exponent)                   // 978828715394.767console.log('1.35 ** 92', 1.35 ** 92)                               // 978828715394.7672console.log(`Math.pow(1.35, exponent)`, Math.pow(1.35, exponent))   // 978828715394.767console.log('Math.pow(1.35, 92)', Math.pow(1.35, 92))               // 978828715394.767

    But it does: 1.35 ** 92 differs from 1.35 ** exponent.

    但确实如此: 1.35 ** 921.35 ** exponent不同。

    So what seems to be happening here is that the compiler processes the JS code 1.35 ** 92 which is already constant folded

    因此,这里似乎正在发生的事情是,编译器处理了已经固定折叠的JS代码1.35 ** 92

    This makes sense as V8 really compiles to machine code.

    由于V8确实可以编译为机器代码,因此这很有意义。

    V8 increases performance by compiling JavaScript to native machine code before executing it, versus executing bytecode or interpreting it.

    V8通过在执行之前将JavaScript编译为本地机器代码,而不是执行字节码或解释它来提高性能。

    V8 works by first interpreting the JS code with their Ignition Interpreter. It does a second run with the TurboFan compiler optimizing the machine code.

    V8的工作方式是首先使用其点火解释器解释JS代码 它使用TurboFan编译器进行第二次运行,以优化机器代码

    TurboFan now does constant folding. Its exponentiation algorithm has a better precision than the JIT compiler’s (Ignition) exponentiation algorithm.

    TurboFan现在可以不断折叠。 它的幂运算算法比JIT编译器的(Ignition)幂运算算法具有更高的精度。

    If you try the same in other JS engines like Firefox’s SpiderMonkey, the result is a consistent value of 978828715394.767 among all computations.

    如果您在其他JS引擎(例如Firefox的SpiderMonkey)中尝试相同的操作,则结果是所有计算中的值始终为978828715394.767

    是虫子吗? (Is it a bug?)

    I would say so, although it wasn’t severe in my code. But it’s still not following the spec that says Math.pow and ** should result in the same value.

    我会这么说,尽管在我的代码中并不严格。 但是它仍然没有遵循说Math.pow**应该产生相同值的规范。

    If you’re transpiling the code with babel, x ** y is translated to Math.pow(x,y), which again leads to discrepancies between transpiled and untranspiled code. As we have seen, Math.pow(1.35, 92) is not being optimized (only operators seem to be optimized by V8). Therefore, 1.35 ** 92 results in different code when transpiled to ES5.

    如果您使用babel编译代码,则x ** y会转换为Math.pow(x,y) ,这又会导致已编译和未编译的代码之间出现差异。 如我们所见, Math.pow(1.35, 92) 尚未优化(似乎只有V8对运算符进行了优化)。 因此,当转换为ES5时, 1.35 ** 92会生成不同的代码。

    Using this bug and disregarding any clean code practices, we can write a nice function to determine if we’re running on Chrome (unless you transpile your code ?):

    使用此错误并忽略任何干净的代码实践,我们可以编写一个不错的函数来确定我们是否在Chrome上运行(除非您将代码转译为?):

    function isChrome() {    return 1.35 ** 92 !== Math.pow(1.35, 92)}

    Still more readable than user agent strings. ?

    比用户代理字符串更具可读性。 ?

    Originally published at cmichel.io

    最初发布于cmichel.io

    翻译自: https://www.freecodecamp.org/news/i-found-a-bug-in-v8s-exponentiation-operator-dcddfa5b8482/

    幂运算运算符

    展开全文
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空空如也

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