Python-Java Math操作給出不同的結果

Question

我正在用Java和Python進行大量數學運算。 總和相同，但結果不同。

python_n1 = int(math.floor(math.pow(int((int(361) * (int(4900 + 4489))) * int(4356)), int(6))))
BigInteger Java_n1 = (x[20].multiply(x[7].add(x[15])).multiply(x[10])).pow(6);

python_simple_sum = 14764352724**6 #or math.pow(14764352724, 6)
BigInteger Java_simple_sum = new BigInteger("14764352724 ").pow(6)

Python答案= 10358251994780842724998096890217137953445700726699419360034816 Java答案= 10358251994780842575401275783021915748383652186833068257611776

Java得到正確的結果，但是python沒有。 據我所知，我沒有使用浮點數。 這是什么問題。

Answer 1

當你做

int(math.pow(14764352724, 6))

即使參數是整數，也會使用浮點方法將大量數字提升為冪。 轉換為整數會失去精度（原始結果是浮點數： 1.0358251994780843e+61 ）

當你做

14764352724**6

您可以使用僅使用整數乘法的二進制冪方法將大量數字提升為冪。

所以第二個結果是准確的，而第一個結果不是

>>> int(math.pow(14764352724,6))
10358251994780842724998096890217137953445700726699419360034816   # wrong
>>> 14764352724**6
10358251994780842575401275783021915748383652186833068257611776   # correct

讓我們嘗試同時分解**和math.pow函數：

import dis,math

def test(n):
    return n ** 3

def test2(n):
    return math.pow(n,3)

dis.dis(test)
dis.dis(test2)

輸出

  4           0 LOAD_FAST                0 (n)
              3 LOAD_CONST               1 (3)
              6 BINARY_POWER
              7 RETURN_VALUE

  7           0 LOAD_GLOBAL              0 (math)
              3 LOAD_ATTR                1 (pow)
              6 LOAD_FAST                0 (n)
              9 LOAD_CONST               1 (3)
             12 CALL_FUNCTION            2 (2 positional, 0 keyword pair)
             15 RETURN_VALUE

如您所見，功能並不相同。 在第一種情況下，將調用BINARY_POWER 。 當參數為整數時，此函數有機會准確地執行整數乘法：

BINARY_POWER（）

實現TOS = TOS1 ** TOS

當參數不是全部整數時，二進制冪產生的值與math.pow相同：

>>> 14764352724**6.0
1.0358251994780843e+61
>>> int(14764352724**6.0)
10358251994780842724998096890217137953445700726699419360034816

注意：可能會使混亂增加的是內置pow方法，它不同於math.pow （在使用from math import pow時被math.pow覆蓋），但是在不帶模參數的情況下等效於**運算符：

pow（x，y [，z]）

將x返回到冪y; 如果存在z，則將x乘以z模的冪（比pow（x，y）％z更有效地計算）。 二元形式pow（x，y） 等效於使用冪運算符 ：x ** y。