Das deutsche Python-Forum

@nomnom: Ich verstehe ehrlich gesagt auch nicht warum Du diese Funktion aufrufst!? Wenn man eine Int-Zahl hat, dann ist es völlig egal in welcher Reihenfolge die Bytes im Speicher liegen: ``n & 1`` wird *immer* das niederwertigste Bit isolieren. Gehen wir mal von 32-Bit Long aus: wenn die `ntohl()` die Bytes vertauschen muss, dann isoliert ein folgendes ``n & 1`` dagegen das 24. Bit (Zählung startet mit 0 beim Niederwertigsten). Wenn Network und Native Byte Order gleich sind, dann verhält sich Dein Algorithmus anders als wenn sie nicht gleich sind.

@heiliga horsd und BlackJack: Das habe ich doch weiter oben schon geschrieben:

nomnom hat geschrieben:Die [Reihenfolge] dreh ich um, um mittels `& 1' zu überprüfen, ob ein Bit 1 oder 0 ist, und dabei nicht die Reihenfolge zu verdrehen. (Quadrieren → multiplizieren ist was anderes als multiplizieren → quadrieren)

Würde die Reihenfolge nicht umgekehrt werden, dann würde das Ergebnis verfälscht.
Edit: Ich habe mich wohl geirrt. Da würde nichts verfälscht werden. Ist ja klar: Bei einer reinen Multiplikation spielt die Reihenfolge keine Rolle. *facepalm* Danke, für den Einwand, BlackJack!

So, hab heute mal Zeit gefunden und das mit Hilfe des C-Schnipsels von nomnom mal überarbeitet/portiert:
Ich hab mir auch mal ein Script geschrieben, um zu messen, wann für welche Basis der Algorithmus schneller ist als das BuiltIn... Ergebnis sieht so aus:

http://pastebin.com/VjP5rbH8

Nunja... Selbe Frage wie am Anfang des Threads: Was kann ich wie unter Verwendung von CPython (3.2.2 unter Linux übrigends) noch schneller machen?

Hm, der Code sieht nach eine Portierung aus, und ich glaube, da ist auch ein Fehler drin.
PS: Übrigens handelt es sich dabei um Lunars Vorschlag, nicht meinen.

Edit:Außerdem sagt timeit, dass 3**475 37,3 Nanosekunden bräuchte, während bin_multiply(3, 475) 24,4 Mikrosekunden brauchen solle. (Ein großer Unterschied )

Naja der C-Snippet ist von dir
Ich hab das mit time.time() gemacht.... gibts da so große Abweichungen?

heiliga horsd hat geschrieben:Naja der C-Snippet ist von dir
Ich hab das mit time.time() gemacht.... gibts da so große Abweichungen?

Das Snippet ist von Lunar (ich habe es anders gemacht … (schlechter)) und ja, da gibt’s große Abweichungen. `time.time` misst gerade ein mal sekundengenau, während `timeit` da deutlich genauere Ergebnisse liefert:

timeit.Timer.timeit.__doc__ hat geschrieben:To be precise, this executes the setup statement once, and then returns the time it takes to execute the main statement a number of times, as a float measured in seconds.

nomnom hat geschrieben: und ja, da gibt’s große Abweichungen. `time.time` misst gerade ein mal sekundengenau, während `timeit` da deutlich genauere

Da missinterpretierst du die Dokumentation. Die Einheit von `time.time` ist "Sekunde" nicht dessen Auflösung. Wichtig ist allerdings der Hinweise:

Note that even though the time is always returned as a floating point number, not all systems provide time with a better precision than 1 second.

Das ändert natürlich nichts daran, dass man `timeit` verwenden sollte, da es gerade zum Testen existiert.

OK dann mess' ich nochmal mit timeit nach. Und stimmt, das Snippet ist von lunar Er möge es mir verzeihen
Was ich mich noch frage: Die Bits um 31 Stellen zu verschieben hat bei mir trotzdem das richtige Ergebnis geliefert - wieso?

heiliga horsd hat geschrieben:OK dann mess' ich nochmal mit timeit nach. Und stimmt, das Snippet ist von lunar Er möge es mir verzeihen
Was ich mich noch frage: Die Bits um 31 Stellen zu verschieben hat bei mir trotzdem das richtige Ergebnis geliefert - wieso?

Wie ich schon im Code geschrieben habe: Es funktioniert nur bei Exponenten mit weniger als 32 Bits (Zahl mit 32 binären Stellen), was du vermutlich nicht ausprobiert hast, das sind aber auch verdammt große Zahlen.

@heiliga horsd: Keine Sorge, dass tut er Ohne nomnom wäre ich ohnehin gar nicht dazu gekommen, mich damit zu beschäftigen.

Was die Zahlen angeht: Anders als in C hat der Typ für Ganzzahlen in Python keine feste Länge, sondern kann beliebig viele Ganzzahlen aufnehmen. Ab Python 2.7 kannst Du die ".bit_length()" Methode verwenden, um die Länge einer Zahl in Bits zu erhalten. Damit funktioniert es dann auch mit Zahlen, die mehr als 32 Bit lang sind.

OK, dann belasse ich es nun dabei und danke euch für eure Hilfsbereitschaft & eure Nerven!

Gruß
heiliga horsd

@heiliga horsd: Bitte, und danke für die interessante Diskussion