我正在考虑实现任意精度算术的不同方法（有时称为Bignum，Integer或BigInt）。
似乎常见的习惯用法是使用数组存储实际值，并在空间需求增加或缩小时根据需要重新分配。
更确切地说，似乎数组元素的位大小通常是通常支持的第二大大小（以便更容易实现溢出计算？），e。 G。语言/平台支持128位大小的数字 - ＆gt; 64位数字+ 128位变量数组，用于处理溢出。
实现任意精度算术是否存在根本不同的方法，或者上面是“尝试和真实”的方法来实现它而没有巨大的性能损失？
我的问题是关于底层数据结构，而不是操作算法。我知道Karatsuba，Toom-Cook等。
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可以使用Chinese Remainder Theorem到represent large integers，与通常的base-2 ^ n系统完全不同。
我相信基于CRT的表示仍将使用一系列元素，这些元素与传统表示一样，基于最方便的本机算法。但是，这些元素在除以素数序列时保留数字的余数，而不是基数为2 ^ n的数字。
与传统表示一样，使用的元素数量决定了可表示数字的最大大小。不幸的是，计算一个基于CRT的数字是否大于另一个数字并不容易，因此很难判断您的表示是否溢出了最大大小。请注意，在CRT表示中加法和乘法非常快，如果您可以处理溢出问题，这可能是一个优势。
然而，回答你的问题：我认为，确定base-2 ^ n系统确实是“经过验证的”表示是准确的，这是大多数流行的bignum图书馆使用的。我想我记得有现存的基于CRT的bignum图书馆，虽然我最近没有检查过它们是否仍然存在......