怎么快速计算乘法？
有一个快速的算法来计算幂，而且不是蛮力乘法。比如计算210000，计算机先计算25000，再计算平方，也就是两个数相乘。为了计算25000，计算机会先计算22500，再计算平方。这种算法称为快速幂算法。对于2n的计算，如果每次乘法的时间复杂度为O(1)，则整体时间复杂度仅为O(logN)。
一般来说，为了实现快速幂算法，指数首先用二进制表示。比如要计算A的23次方，可以把23分解成16421。然后计算CB^2A^4的BA^2。最后的结果就是ABCD乘法。
但这里乘法的复杂度不是O(1)，因为是无限精度，也就是所谓的大数乘法。大数乘法也有很多算法。最简单的方法，类似于手工计算，复杂度为O(n2)。其他方法还有分治法，复杂度为O(n1.58)，FFT法，复杂度为O(nlognlogn)等等。在快速幂的大数的O(logN)次乘法中，最复杂的只有最后一次，也就是2^5000的时间，前面的复杂度呈几何级数衰减，所以整体复杂度也是最后一次计算的复杂度。如果用FFT的方法，复杂度比线性多一点，在通用计算机上随便算一下。
CPU没有全速运行是因为这个程序只使用一个内核进行计算，而你显示的是总利用率，所以很可能会保持在四分之一的水平。
移位运算是否涉及到Python大数运算的具体设计使用，我不我对它了解不多。但原则上也是很有可能的。如果一个大数存储在一个位串中，2n的计算只需要在数组的第n位设置一个1，其余的可以设置为0。然后转换成十进制是这段代码中计算量最大的部分。
25岁没技术、低学历，出去打工去哪个城市？以前都是在广州进厂，想换个环境？
适者生存，不然呢？走遍全世界，没有适合你的工作。
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