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

BBP公式允许你计算第n位数字-以2为基数(或16)-甚至不需要麻烦之前的n-1位:)

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。

实际上,有一本书专门介绍了π的快速计算方法:Jonathan和Peter Borwein写的《π和AGM》(在亚马逊上可以买到)。

我对年度股东大会和相关算法进行了相当多的研究:这非常有趣(尽管有时并非微不足道)。

请注意,要实现大多数现代算法来计算\pi,您将需要一个多精度算术库(GMP是一个很好的选择,尽管距离我上次使用它已经有一段时间了)。

最佳算法的时间复杂度为O(M(n)log(n)),其中M(n)是使用基于fft算法对两个n位整数(M(n)=O(n log(n) log(log(n)))相乘的时间复杂度,通常在计算\pi数字时需要fft算法,GMP中实现了该算法。

请注意,即使算法背后的数学可能并不简单,算法本身通常是几行伪代码,它们的实现通常非常简单(如果您选择不编写自己的多精度算术:-))。

蒙特卡罗方法,如前所述,应用了一些伟大的概念,但很明显,它不是最快的,不是从任何合理的标准来看。此外,这完全取决于你想要什么样的准确性。我所知道的最快的π是数字硬编码的π。看看圆周率和圆周率,有很多公式。

Here is a method that converges quickly — about 14 digits per iteration. PiFast, the current fastest application, uses this formula with the FFT. I'll just write the formula, since the code is straightforward. This formula was almost found by Ramanujan and discovered by Chudnovsky. It is actually how he calculated several billion digits of the number — so it isn't a method to disregard. The formula will overflow quickly and, since we are dividing factorials, it would be advantageous then to delay such calculations to remove terms.

在那里,

下面是Brent-Salamin算法。维基百科提到,当a和b“足够接近”时,(a + b)²/ 4t将是π的近似值。我不确定“足够接近”是什么意思,但从我的测试来看,一次迭代得到2位数字,两次得到7位,3次得到15位,当然这是双精度,所以它可能会有一个基于它的表示的错误,真实的计算可能会更准确。

let pi_2 iters =
    let rec loop_ a b t p i =
        if i = 0 then a,b,t,p
        else
            let a_n = (a +. b) /. 2.0 
            and b_n = sqrt (a*.b)
            and p_n = 2.0 *. p in
            let t_n = t -. (p *. (a -. a_n) *. (a -. a_n)) in
            loop_ a_n b_n t_n p_n (i - 1)
    in 
    let a,b,t,p = loop_ (1.0) (1.0 /. (sqrt 2.0)) (1.0/.4.0) (1.0) iters in
    (a +. b) *. (a +. b) /. (4.0 *. t)

最后,来点圆周率高尔夫(800位数字)怎么样?160个字符!

int a=10000,b,c=2800,d,e,f[2801],g;main(){for(;b-c;)f[b++]=a/5;for(;d=0,g=c*2;c-=14,printf("%.4d",e+d/a),e=d%a)for(b=c;d+=f[b]*a,f[b]=d%--g,d/=g--,--b;d*=b);}

为了完整起见,一个c++模板版本,对于一个优化的构建,它将在编译时计算PI的近似值,并将内联到单个值。

#include <iostream>

template<int I>
struct sign
{
    enum {value = (I % 2) == 0 ? 1 : -1};
};

template<int I, int J>
struct pi_calc
{
    inline static double value ()
    {
        return (pi_calc<I-1, J>::value () + pi_calc<I-1, J+1>::value ()) / 2.0;
    }
};

template<int J>
struct pi_calc<0, J>
{
    inline static double value ()
    {
        return (sign<J>::value * 4.0) / (2.0 * J + 1.0) + pi_calc<0, J-1>::value ();
    }
};


template<>
struct pi_calc<0, 0>
{
    inline static double value ()
    {
        return 4.0;
    }
};

template<int I>
struct pi
{
    inline static double value ()
    {
        return pi_calc<I, I>::value ();
    }
};

int main ()
{
    std::cout.precision (12);

    const double pi_value = pi<10>::value ();

    std::cout << "pi ~ " << pi_value << std::endl;

    return 0;
}

注意,对于I > 10,优化构建可能会很慢,对于非优化运行也是如此。对于12次迭代,我相信大约有80k次调用value()(在没有内存的情况下)。

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))))