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我写了以下模幂运算。但我不确定从 MPZ 类型转换为 long 时是否会降低精度。

def mypowmod(base, power, modulus):
    base = gmpy.mpz(base)
    power = gmpy.mpz(power)
    modulus = gmpy.mpz(modulus)
    result = pow(base, power, modulus)
    return long(result)
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免责声明：我是gmpyand的维护者gmpy2。

Python long 类型是任意精度的。转换到/从long并且mpz总是准确的。

由于long是任意精度，内置 pow() 函数将计算正确的结果，而无需使用gmpyor gmpy2。但是，使用该mpz类型会快得多。快速测试表明，即使只有 10 位数字，它也更快。

$ python -m timeit -s "import gmpy;a=10;b=gmpy.mpz('1'*a);p=gmpy.mpz('2'*a)-7;m=gmpy.mpz('3'*a)+11" "pow(b,p,m)"
1000000 loops, best of 3: 1.41 usec per loop
$ python -m timeit -s "a=10;b=long('1'*a);p=long('2'*a)-7;m=long('3'*a)+11" "pow(b,p,m)"
100000 loops, best of 3: 8.89 usec per loop

gmpy没有 powmod() 函数。该功能是在gmpy2. gmpy2.powmod将自动将参数转换为mpz并返回mpz结果。你的函数可以写成：

def mypowmod(base, power, modulus):
    return long(gmpy2.powmod(base, power modulus)

即使包括 和 之间的转换long，mpz它仍然比使用内置long类型快得多。

python -m timeit -s "import gmpy2;a=10;b=long('1'*a);p=long('2'*a)-7;m=long('3'*a)+11" "long(gmpy2.powmod(b,p,m))"
1000000 loops, best of 3: 1.72 usec per loop
于 2015-02-15T07:37:36.323 回答
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不。

但是gmpy.mpz大多数情况下不需要使用该类型，因为内置long类型具有此功能所需的所有操作。代码使用内置pow函数而不是说gmpy.powmod函数，因此不需要转换为gmpy.mpz，并且随着pow函数返回 a long，代码变为：

def mypowmod(base, power, modulus):
  result = pow(base, power, modulus)
  return result

最好写成：

mypowmod = pow
于 2015-02-15T07:01:34.613 回答