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如果我使用某种算法来查找指数近似和，我试图了解有多少 FLOP，特别是如果我在 python 中使用 math.factorial(n) 。我了解二元运算的 FLOP，那么阶乘也是函数中的二元运算吗？不是计算机科学专业的，我对这些有一些困难。我的代码如下所示：

from __future__ import division
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math



x = input ("please enter a number for which you want to run the exponential summation e^{x}")
N = input ("Please enter an integer before which term you want to turncate your summation")

function= math.exp(x)
exp_sum = 0.0
abs_err = 0.0
rel_err = 0.0



for n in range (0, N):
    factorial = math.factorial(n)            #How many FLOPs here?
    power     = x**n                         # calculates N-1 times
    nth_term  = power/factorial              #calculates N-1 times
    exp_sum   = exp_sum + nth_term           #calculates N-1 times
    abs_err   = abs(function - exp_sum)
    rel_err   = abs(abs_err)/abs(function)

请帮助我理解这一点。我也可能对其他 FLOP 有误！

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根据那个SO 答案和C 源代码，在 python2.7 中，math.factorial(n)使用一种简单的算法来计算阶乘，因此它使用大约 n 次操作来计算阶乘（n）=1*2*3*4*...*n .

关于其余部分的一个小错误是for n in range(0,N)循环N时间，而不是N-1（从n=0到n=N-1）。

最后一点是，计算 FLOP 可能不能代表实际算法的实际性能，尤其是在作为解释语言的 python 中，并且它倾向于将大部分内部工作隐藏在链接到已编译 C 代码的巧妙语法后面（例如exp_sum + nth_term ：实际上exp_sum.__add__(nth_term)）。

于 2016-09-20T13:06:22.560 回答