Math.Pow与乘法运算符（性能）
任何人都知道乘法运算符是否比使用Math.Pow方法更快？ 喜欢：
n * n * n VS
Math.Pow ( n, 3 )
基本上，你应该基准看看。
受过教育的猜测（不可靠）：
如果一些编译器没有对同一件事进行优化……
x * x * x很可能比Math.Pow(x, 3)更快Math.Pow(x, 3)因为Math.Pow必须在一般情况下处理问题，处理分数幂和其他问题，而x * x * x会只需要几个乘法指令，所以它很可能会更快。
我只是重新安装了Windows，因此没有安装visual studio并且代码很难看
using System; using System.Diagnostics; public static class test{ public static void Main(string[] args){ MyTest(); PowTest(); } static void PowTest(){ var sw = Stopwatch.StartNew(); double res = 0; for (int i = 0; i < 333333333; i++){ res = Math.Pow(i,30); //pow(i,30) } Console.WriteLine("Math.Pow: " + sw.ElapsedMilliseconds + " ms: " + res); } static void MyTest(){ var sw = Stopwatch.StartNew(); double res = 0; for (int i = 0; i < 333333333; i++){ res = MyPow(i,30); } Console.WriteLine("MyPow: " + sw.ElapsedMilliseconds + " ms: " + res); } static double MyPow(double num, int exp) { double result = 1.0; while (exp > 0) { if (exp % 2 == 1) result *= num; exp >>= 1; num *= num; } return result; } }
结果：
csc / o test.cs
TEST.EXE
MyPow: 6224 ms: 4.8569351667866E+255 Math.Pow: 43350 ms: 4.8569351667866E+255
平方的指数（参见https://stackoverflow.com/questions/101439/the-most-efficient-way-to-implement-an-integer-based-power-function-powint-int ）比Math.Pow快得多在我的测试中（我的CPU是2 Ghz的Pentium T3200）
编辑：.NET版本是3.5 SP1，操作系统是Vista SP1和电源计划是高性能。
我昨天碰巧测试了这个，然后现在看到了你的问题。
在我的机器上，运行1个测试线程的Core 2 Duo，使用倍数最多为9倍。在10，Math.Pow（b，e）更快。
然而，即使在2倍的情况下，结果通常也不相同。 存在舍入错误。
某些算法对舍入误差非常敏感。 在我发现这一点之前，我不得不进行超过一百万次随机测试。
从图像处理和科学计算的10多年优化中获得一些经验法则：
算法级别的优化在低级别上优于任何数量的优化。 尽管“写明显，然后优化”的传统智慧必须在一开始就完成。 不是之后。
手动编码数学运算（特别是SIMD SSE +类型）通常优于完全错误检查，广义内置算法。
编译器优化了编译器预先知道需要完成的任何操作。 这些包括：1。内存操作，如Array.Copy（）2。对于给定数组长度的数组上的循环。 和for（ ..; i
总是设置不切实际的目标（如果你愿意）。
我查了一下， Math.Pow()被定义为两个双打。 这意味着它不能重复乘法，但必须使用更通用的方法。 如果有一个Math.Pow(double, int) ，它可能会更有效率。
话虽如此，性能差异几乎肯定是微不足道的，所以你应该使用哪个更清楚。 像这样的微优化几乎总是没有意义，几乎可以在任何时候引入，并且应该留在开发过程的最后阶段。 此时，您可以检查软件是否太慢，热点位于何处，并将您的微优化工作花在实际上会产生影响的地方。
这是微观的，您可能应该针对特定平台进行基准测试，我认为Pentium Pro的结果不一定与ARM或Pentium II相同。
总而言之，它最有可能完全无关紧要。
我们使用约定x ^ n。 我们假设n总是一个整数。
对于小的n值，无聊乘法会更快，因为Math.Pow（可能依赖于实现）使用花哨算法来允许n为非整数和/或负数。
对于较大的n值，Math.Pow可能会更快，但如果你的库不是很聪明，它将使用相同的算法，如果你知道n总是一个整数，这是不理想的。 为此，您可以通过平方或其他一些奇特的算法来编写求幂的实现。
当然，现代计算机速度非常快，您应该坚持使用最简单，最容易阅读，最不可能是错误的方法，直到您对程序进行基准测试，并确保通过使用不同的算法获得显着的加速。
以下是有关内联乘法与Math.pow主题的讨论
显然Math.pow比较慢，但不是很多……
我不同意手工构建的function总是更快。 余弦函数比我能编写的任何函数都更快，更准确。 至于pow（）。 我做了一个快速测试，看看Math.pow（）在javascript中有多慢，因为Mehrdad告诫不要猜测
for (i3 = 0; i3 < 50000; ++i3) { for(n=0; n < 9000;n++){ x=x*Math.cos(i3); } }
结果如下：
Each function run 50000 times time for 50000 Math.cos(i) calls = 8 ms time for 50000 Math.pow(Math.cos(i),9000) calls = 21 ms time for 50000 Math.pow(Math.cos(i),9000000) calls = 16 ms time for 50000 homemade for loop calls 1065 ms
如果您不同意， 请访问http://www.m0ose.com/javascripts/speedtests/powSpeedTest.html
Math.Pow(x, y)通常在内部计算为Math.Exp(Math.Log(x) * y) 。 Evey幂方程需要找到一个自然对数，一个乘法，并将e提高到一个幂。
正如我在之前的回答中所提到的，只有10的幂才能使Math.Pow()变得更快，但如果使用一系列乘法，精度将会受到影响。