转载来源:深度剖析凭什么python中整型不会溢出
前言
本次分析基于 CPython 解释器,python3.x版本
在python2时代,整型有 int
类型和 long
长整型,长整型不存在溢出问题,即可以存放任意大小的整数。在python3后,统一使用了长整型。这也是吸引科研人员的一部分了,适合大数据运算,不会溢出,也不会有其他语言那样还分短整型,整型,长整型…因此python就降低其他行业的学习门槛了。
那么,不溢出的整型实现上是否可行呢?
不溢出的整型的可行性
尽管在 C 语言中,整型所表示的大小是有范围的,但是 python 代码是保存到文本文件中的,也就是说,python代码中并不是一下子就转化成 C 语言的整型的,我们需要重新定义一种数据结构来表示和存储我们新的“整型”。
怎么来存储呢,既然我们要表示任意大小,那就得用动态的可变长的结构,显然,数组的形式能够胜任:
[longintrepr.h]
struct _longobject {
PyObject_VAR_HEAD
int *ob_digit;
};
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-xOkRIahP-1600850099881)(https://segmentfault.com/img/remote/1460000015284476 “ea1cca01427d4ab8b7fb65d19426fcce.png”)]
长整型的保存形式
长整型在python内部是用一个 int
数组( ob_digit[n]
)保存值的. 待存储的数值的低位信息放于低位下标, 高位信息放于高下标.比如要保存 123456789
较大的数字,但我们的int只能保存3位(假设):
ob_digit[0] = 789;
ob_digit[1] = 456;
ob_digit[2] = 123;
低索引保存的是地位,那么每个 int
元素保存多大的数合适?有同学会认为数组中每个int存放它的上限(2^31 - 1),这样表示大数时,数组长度更短,更省空间。但是,空间确实是更省了,但操作会代码麻烦,比方大数做乘积操作,由于元素之间存在乘法溢出问题,又得多考虑一种溢出的情况。
怎么来改进呢?在长整型的 ob_digit
中元素理论上可以保存的int类型有 32
位,但是我们只保存 15
位,这样元素之间的乘积就可以只用 int
类型保存即可, 结果做位移操作就能得到尾部和进位 carry
了,定义位移长度为 15
:
#define PyLong_SHIFT 15
#define PyLong_BASE ((digit)1 << PyLong_SHIFT)
#define PyLong_MASK ((digit)(PyLong_BASE - 1))
PyLong_MASK
也就是 0b111111111111111
,通过与它做位运算 与
的操作就能得到低位数。
有了这种存放方式,在内存空间允许的情况下,我们就可以存放任意大小的数字了。