大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python学习口算的问题，于是小编就整理了1个相关介绍Python学习口算的解答，让我们一起看看吧。
怎么快速计算乘法？
1. 利用乘法的交换律和结合律，简化乘法式子，例如：7 x 8 = 8 x 7 = 56
2. 利用乘法的倍数规律，例如：9 x 6 = (9 x 3) x 2 = 27 x 2 = 54
3. 利用九九乘法表，背诵常用的乘法结果，例如：7 x 9 = 63
4. 利用分配律，在多项式中快速计算乘法，例如：(a + b) x 4 = 4a + 4b
5. 在实际计算中，可以利用零头相乘再相加的方法，例如：47 x 23 = (40 x 20) + (40 x 3) + (7 x 20) + (7 x 3) = 1081
如：21×32.
速算方法：将两个十位数上的数字相乘，写在最终答案的百位数上，即2×3=6；将两个两位数的个位与十位交叉相乘然后再相加写在最终答案的十位数上，即：
2×2+1×3=7；将两个个位数上的数字相乘得到的答案写在最终答案的个位数上，即1×2=2；连起来就是21×32=672.
计算乘方是有快速算法的，并不是一个一个蛮力乘上去的。比如想算2^10000，计算机先算2^5000，再算一次平方，即两个数的乘法。而为了计算2^5000，计算机会先算2^2500再算一次平方。这个算法叫快速幂算法，对于2^N的计算，如果认为每次乘法的时间复杂度是O(1)的话，那整体的时间复杂度只有O(logN)级别。
一般来说，为了实现快速幂算法，首先把指数做二进制表示，比如你要算A的23次方，可以把23分解为16+4+2+1。然后计算B=A^2，C=B^2=A^4，D=(C^2)^2=A^16。最终结果为ABCD相乘。
但这里乘法的复杂度并不是O(1)，因为它是无限精度的，也就是所谓的大数乘法。大数乘法也有很多算法，最朴素的，类似手算的方法，复杂度是O(N^2)，其他一些方法有分治法，复杂度O(N^1.58)，FFT方法，复杂度O(N logN loglogN)等。快速幂的O(logN)次大数乘法中，最复杂的只有最后一次，也就是2^5000的那次，前面的复杂度几何级数衰减，所以整体复杂度也就是最后一次计算的复杂度。如果你用FFT方法的话，复杂度也就是比线性多了一点点，一般计算机上随便算算就出来了。
CPU没有全速运行是因为这个程序只用了1个核心在做计算，而你显示的是总的使用率，所以大概会保持在四分之一的水平。
是否用到了移位操作涉及Python大数运算的具体设计，我不是很懂就不多讲了。但原理上讲也是很有可能的，如果用比特串存储大数的话，那么计算2^N只需要在数组的第N位设置一个1，其余设置为0即可，那么转换到十进制是这段代码中最消耗计算量的部分。
乘法是我们在日常生活和工作中经常会用到的运算，尤其是在解决大量的数据时，快速的乘法计算能省下我们大量的时间和精力。
对于小的数字，我们可以直接口算，但是对于稍微大一点的数字，我们可以***取分解、因数分解或启发式算法等方法来实现快速计算。
比如，对于两个两位数的乘法计算，我们可以先将两位数拆分为十位数和个位数，然后通过交叉相乘、对位相加得出结果。例如，67 × 89 可以拆分为(60+7) × (80+9)，然后相互交叉相乘得到540、630、63、72，将结果相加得到5***3，即67×89=5***3。
此外，我们也可以***用因数分解的方法，将数字分解成若干个简单的因数相乘的形式。例如，50×24，可以将50分解为2×5×5，24分解为2×2×2×3，然后再将这些因子组合起来相乘就可以得到最终的结果。
还有一种启发式算法是竖式计算法，对于多位数的乘法计算，我们可以将它们排列在一列，然后从个位数开始相乘，最终得出结果。
到此，以上就是小编对于python学习口算的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习口算的1点解答对大家有用。
