用于处理大量数字的程序或库

Question

我正在寻找一些方法来处理数千万位的数字，并且可以在这个级别进行数学运算。我可以使用Java和一些Python。因此，其中一个库可以方便，但是可以处理这些数字的程序也可以使用。有没有人有任何建议？

由于

Answer 1

对于Java，请查看内置类BigInteger和BigDecimal。 BigInteger数字的大小受可用内存的限制。 BigDecimal可以表示任意大的基数为10的数字，小数点右边最多有2个 ³² 数字（实际上，也受可用内存的限制）。

这些都限于相当基本的数学运算。 （算术，整数幂等。没有根，日志等）如果你需要更多的东西，请参考Java Numerics page of NIST的库列表。 （Apfloat package支持任意精度的超越函数和复杂的数学。）

Answer 2

Python可以处理大数字而无需任何库。

>>> 100 ** 100
1000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
0000000000000000000000000000000000000000000000000000000L

虽然如其他人所建议的那样，如果您想要更高的速度，可能需要使用gmpy。

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在Java中，您可以使用BigInteger。

Answer 3

对于Python，我推荐gmpy，GNU Bignum library的Python包装器。虽然Python理论上 处理任意大整数（仅受内存限制），并且对于几千位左右的数字来说它很好，但它并不适合处理百万位数的整数。它不使用最先进的算法进行快速乘法，数字转换和其他标准操作。相比之下，gmpy旨在处理这种数量的数字。

以下是一些示例时序，表明即使是几千个数字gmpy也要比Python的内置长度快得多：

$ python -m timeit -s "from gmpy import mpz" "str(mpz(10)**10000)"
1000 loops, best of 3: 575 usec per loop
$ python -m timeit "str(10**10000)"
100 loops, best of 3: 11.8 msec per loop

抛开：在某些时候，其中一个Python核心开发人员尝试用直接使用GMP的Python替换Python的长整数实现。事实证明，它实际上减慢了Python对于日常非巨大整数用例的速度。有关详细信息，请参阅http://bugs.python.org/issue1814。

Answer 4

BigDecimal应该足够好了。但是，您可以查看JScience

Answer 5

您需要什么样的数学运算？

Java已经提供了像java.math.BigDecimal或java.math.BigInteger这样的类，可以用来做基本的东西（加法，乘法等）。