Python浮点数乘法和整形乘除法的效率实例分析

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问题：如果确定只有两位小数且不炸范围，那么有办法完全消除浮点数的使用。

测试

1. 整形除法和浮点数乘法

我们每次把整形加减自身/10，来模拟上下浮动10%，并把浮点形乘1.1(0.9)并修正eps精度误差。

测试代码如下：

int main(){    const int N=1e8;    int64_t t1=clk();    for(int i=0;i
结果：
long long花了1541ms，是double的几乎十倍。
除法相较于加减乘有较大的常数。
2. 把整形预先乘10来比较
现在再试试另一种方法，即把0.9x
测试代码如下：
int main(){    const int N=1e8;    int64_t t1=clk();    for(int i=0;i
结果：

我们可以看到，虽然单次浮点乘法的常数会略大于整形乘法，但是三次整形乘法还是慢于两次浮点乘法的。
3. 单次浮点乘法和整形乘法比较
测试代码：
int main(){    const int N=1e8;    int64_t t1=clk();    for(int i=0;i
结果：
我们可以看到，单次浮点乘法的常数大概会比整形大50%左右，所以三次整形乘法还是略慢于两次浮点乘法的。
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