我正在寻找最快的方法来获得π的值,作为一个个人挑战。更具体地说,我使用的方法不涉及使用#define常量M_PI,或硬编码的数字。

下面的程序测试了我所知道的各种方法。从理论上讲,内联汇编版本是最快的选择,尽管显然不能移植。我将它作为一个基准,与其他版本进行比较。在我的测试中,使用内置函数,4 * atan(1)版本在GCC 4.2上是最快的,因为它自动将atan(1)折叠成一个常量。通过指定-fno-builtin, atan2(0, -1)版本是最快的。

下面是主要的测试程序(pitimes.c):

#include <math.h>
#include <stdio.h>
#include <time.h>

#define ITERS 10000000
#define TESTWITH(x) {                                                       \
    diff = 0.0;                                                             \
    time1 = clock();                                                        \
    for (i = 0; i < ITERS; ++i)                                             \
        diff += (x) - M_PI;                                                 \
    time2 = clock();                                                        \
    printf("%s\t=> %e, time => %f\n", #x, diff, diffclock(time2, time1));   \
}

static inline double
diffclock(clock_t time1, clock_t time0)
{
    return (double) (time1 - time0) / CLOCKS_PER_SEC;
}

int
main()
{
    int i;
    clock_t time1, time2;
    double diff;

    /* Warmup. The atan2 case catches GCC's atan folding (which would
     * optimise the ``4 * atan(1) - M_PI'' to a no-op), if -fno-builtin
     * is not used. */
    TESTWITH(4 * atan(1))
    TESTWITH(4 * atan2(1, 1))

#if defined(__GNUC__) && (defined(__i386__) || defined(__amd64__))
    extern double fldpi();
    TESTWITH(fldpi())
#endif

    /* Actual tests start here. */
    TESTWITH(atan2(0, -1))
    TESTWITH(acos(-1))
    TESTWITH(2 * asin(1))
    TESTWITH(4 * atan2(1, 1))
    TESTWITH(4 * atan(1))

    return 0;
}

内联汇编的东西(fldpi.c)只适用于x86和x64系统:

double
fldpi()
{
    double pi;
    asm("fldpi" : "=t" (pi));
    return pi;
}

和一个构建脚本,构建我正在测试的所有配置(build.sh):

#!/bin/sh
gcc -O3 -Wall -c           -m32 -o fldpi-32.o fldpi.c
gcc -O3 -Wall -c           -m64 -o fldpi-64.o fldpi.c

gcc -O3 -Wall -ffast-math  -m32 -o pitimes1-32 pitimes.c fldpi-32.o
gcc -O3 -Wall              -m32 -o pitimes2-32 pitimes.c fldpi-32.o -lm
gcc -O3 -Wall -fno-builtin -m32 -o pitimes3-32 pitimes.c fldpi-32.o -lm
gcc -O3 -Wall -ffast-math  -m64 -o pitimes1-64 pitimes.c fldpi-64.o -lm
gcc -O3 -Wall              -m64 -o pitimes2-64 pitimes.c fldpi-64.o -lm
gcc -O3 -Wall -fno-builtin -m64 -o pitimes3-64 pitimes.c fldpi-64.o -lm

除了在各种编译器标志之间进行测试(我也比较了32位和64位,因为优化是不同的),我还尝试切换测试的顺序。但是,atan2(0, -1)版本在每次测试中仍然名列前茅。


当前回答

这个版本(在Delphi中)没有什么特别的,但它至少比Nick Hodge在他的博客上发布的版本快:)。在我的机器上,执行十亿次迭代大约需要16秒,得到的值为3.1415926525879(准确的部分用粗体显示)。

program calcpi;

{$APPTYPE CONSOLE}

uses
  SysUtils;

var
  start, finish: TDateTime;

function CalculatePi(iterations: integer): double;
var
  numerator, denominator, i: integer;
  sum: double;
begin
  {
  PI may be approximated with this formula:
  4 * (1 - 1/3 + 1/5 - 1/7 + 1/9 - 1/11 .......)
  //}
  numerator := 1;
  denominator := 1;
  sum := 0;
  for i := 1 to iterations do begin
    sum := sum + (numerator/denominator);
    denominator := denominator + 2;
    numerator := -numerator;
  end;
  Result := 4 * sum;
end;

begin
  try
    start := Now;
    WriteLn(FloatToStr(CalculatePi(StrToInt(ParamStr(1)))));
    finish := Now;
    WriteLn('Seconds:' + FormatDateTime('hh:mm:ss.zz',finish-start));
  except
    on E:Exception do
      Writeln(E.Classname, ': ', E.Message);
  end;
end.

其他回答

在过去,由于字的大小很小,浮点运算很慢或者根本不存在,我们常常这样做:

/* Return approximation of n * PI; n is integer */
#define pi_times(n) (((n) * 22) / 7)

对于不需要很高精度的应用程序(例如电子游戏),这是非常快速和准确的。

使用machine -like公式

176 * arctan (1/57) + 28 * arctan (1/239) - 48 * arctan (1/682) + 96 * arctan(1/12943) 

[; \left( 176 \arctan \frac{1}{57} + 28 \arctan \frac{1}{239} - 48 \arctan \frac{1}{682} + 96 \arctan \frac{1}{12943}\right) ;], for you TeX the World people.

在Scheme中实现,例如:

(+ (- (+ (* 176 (atan(第57 / 1)))(* (atan (28 / 1 239))) (* 48 (atan (1 / 682))) (* 96 (12943 atan (/ 1))))

如果你想计算π值的近似值(出于某种原因),你应该尝试二进制提取算法。Bellard对BBP的改进给出了O(N²)中的PI。


如果你想获得π值的近似值来进行计算,那么:

PI = 3.141592654

当然,这只是一个近似值,并不完全准确。误差略大于0.00000000004102。(4个十万亿分之一,大约4/10,000,000,000)。


如果你想用π做数学运算,那就准备好铅笔和纸,或者电脑代数包,然后使用π的精确值π。

如果你真的想要一个公式,这个很有趣:

π = -i ln(-1)

我总是使用acos(-1),而不是将π定义为常数。

下面是我在高中时学过的计算圆周率的技巧。

我之所以分享它,是因为我认为它足够简单,任何人都可以无限期地记住它,而且它教会了你“蒙特卡罗”方法的概念——这是一种统计方法,可以得到答案,这些答案不会立即通过随机过程演绎出来。

画一个正方形,在这个正方形内画一个象限(半圆的四分之一)(一个半径等于正方形边的象限,这样它就能尽可能多地填充正方形)

现在向正方形投掷飞镖,并记录飞镖落在何处——也就是说,在正方形内任意选择一个点。当然,它落在了正方形内部,但它落在半圆内部吗?记录这个事实。

重复此过程多次,你会发现半圆内的点数量与抛出的总数量之比为x。

由于正方形的面积是r乘以r,可以推导出半圆的面积是x乘以r乘以r(即x乘以r的平方)。因此x乘以4会得到。

这不是一个快速使用的方法。但这是蒙特卡罗方法的一个很好的例子。如果你环顾四周,你可能会发现许多超出你计算能力的问题都可以用这种方法来解决。