Math.Pow 与乘法运算符（性能）

StackOverflow https://stackoverflow.com/questions/936541

  •  06-09-2019
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题

有人知道乘法运算符是否比使用 Math.Pow 方法更快吗？喜欢：

n * n * n

与

Math.Pow ( n, 3 )
有帮助吗？

解决方案

基本上，你应该的基准可查看。

受过教育的臆测（不可靠）：

如果它不被一些编译器优化，以同样的事情... 的

这很可能是x * x * x是Math.Pow(x, 3)必须对付它一般情况下，问题，处理分数的权力等问题比Math.Pow快，而x * x * x将只需要几个乘法指令，那么它很可能要快

其他提示

我刚刚重新安装了Windows，所以未安装Visual Studio，并且代码很丑陋

using System;
using System.Diagnostics;

public static class test{

public static void Main(string[] args){
    MyTest();
    PowTest();
}

static void PowTest(){
    var sw = Stopwatch.StartNew();
    double res = 0;
    for (int i = 0; i < 333333333; i++){
        res = Math.Pow(i,30); //pow(i,30)
    }
    Console.WriteLine("Math.Pow: " + sw.ElapsedMilliseconds + " ms:  " + res);
}

static void MyTest(){
    var sw = Stopwatch.StartNew();
    double res = 0;
    for (int i = 0; i < 333333333; i++){
        res = MyPow(i,30);
    }
    Console.WriteLine("MyPow: " + sw.ElapsedMilliseconds + " ms:  " + res);
}



static double MyPow(double num, int exp)
{
    double result = 1.0;
    while (exp > 0)
    {
        if (exp % 2 == 1)
            result *= num;
        exp >>= 1;
        num *= num;
    }

    return result;
}
}

结果：
csc /o 测试.cs

测试程序 

MyPow: 6224 ms:  4.8569351667866E+255  
Math.Pow: 43350 ms:  4.8569351667866E+255

通过平方求幂（参见 https://stackoverflow.com/questions/101439/the-most-efficient-way-to-implement-an-integer-based-power-function-powint-int) 在我的测试中比 Math.Pow 快得多（我的 CPU 是 2 Ghz 的 Pentium T3200）

编辑：.NET版本是3.5 SP1，操作系统是Vista SP1，电源计划是高性能。

从10年以上优化的图像处理＆科学计算拇指的几个规则：

在一个算法级优化在低水平击败优化的任何量。尽管“写明显的，然后优化”传统智慧这必须在开始时进行。后不

手编码的数学运算（尤其是SIMD SSE +类型）通常将优于完全错误校验，广义内置的。

，其中，编译器预先知道需要做由编译器优化什么的任何操作。这些包括： 1.存储器操作，如Array.Copy（） 2.对于其中阵列长度被给予超过阵列环路。作为在（..; i<array.Length;..）

总是设定不切实际的目标（如果你愿意的话）。

我刚好这个昨天已经测试，然后看到你的问题了。

在我的机器，酷睿2运行1个测试线程，这是更快的乘法使用最多的一个9.因子在10，Math.Pow（B，E）更快。

然而，即使在的2倍，结果往往不相同的。有舍入误差。

一些算法是舍入误差非常敏感。我不得不从字面上超过一百万的随机试验运行，直到我发现了这一点。

我检查，并Math.Pow()被定义为采取两个双打。这意味着它不能做重复乘法，但必须使用较普遍的办法。如果有一个Math.Pow(double, int)，它很可能是更有效的。

如此说来，性能差异几乎可以肯定绝对是微不足道的，所以你应该使用哪个更清晰。微优化像这样的几乎都是没有意义的，可以在几乎任何时候出台，并应留给开发过程的结束。在这一点上，您可以检查是否该软件是太慢了，这里的热点，花你的微优化工作在那里将真正发挥作用。

这是使微，你也许应该基准它特定的平台，我不认为一个Pentium Pro的结果将是必然的相同的ARM或Pentium II。

所有的一切，这是最有可能是完全不相干的。

让我们使用惯例x ^ N。假设n为总是整数。

对于n的值较小，镗乘法会更快，因为Math.Pow（有可能的，依赖于实现的）使用花式算法以允许n至是非整数和/或负的。

对于n值很大，Math.Pow可能会更快，但如果你的库是不是很聪明，将使用相同的算法，如果你知道，n是总是整数这是不理想的。对于您可以编写了或其它精美的算法rel="nofollow noreferrer">幂。

当然，现代的计算机都非常快，你应该坚持最简单的，最容易阅读，最可能是马车方法，直到你测试程序，并确信您将使用不同的算法得到显著加速。

Math.Pow(x, y)通常内部计算作为Math.Exp(Math.Log(x) * y)。埃维功率方程需要找到一个自然对数，乘法，和提高e到电源。

正如我在我以前的答复中提到，仅在10的倍数确实Math.Pow()变得更快，但是精度如果使用的是一系列的乘法会受到影响。

许可以下： CC-BY-SA 和 归因
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