大多数现代国际检索单位的分工是什么？有某种优化还是天真的O（分子/分母）？我正在编写严重依赖模数运算的代码。
例如，执行10/5和20/5和40/5所需的相对时间是多少？来自英特尔，nVidia，高通等的现代处理器是否具有相同的Big-O用于划分？
注意：假设除法是O（分子的大小），我可能错了，这个问题根本没有任何意义。如果是这种情况，请纠正我。
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这个问题不太好。但它也不是那么“愚蠢”，所以我试着回答/澄清一些观点：
几乎所有现代CPU / GPU都有分区指令。因为它适用于默认字大小，所以它的速度无关紧要，就Big-O而言它是恒定的，所以它总是O（1）。即使对于没有分割指令的嵌入式处理器，微控制器等也是如此，因为它是在软件中模拟的，软件仿真受到单词大小的限制，所以它始终是一个恒定的时间来执行操作（也就是说它也是O（1））。
例外情况是在谈论对非字大小数据执行的操作时。这发生在例如在谈论BigInt图书馆时。但在这种情况下，所有操作（加法，乘法，......）不再是O（1），而是取决于数字的大小。
但是注意：Big-O没有说明实际的计算时间。它只是忽略常数因子的渐近行为。这意味着，即使您有两个采用O（n）的算法，时间差也可能是1000（或一百万或任何您想要的）。分裂的最好例子：例如一个加法都是O（1），但通常除法需要比加法要多得多的周期/时间。