多数の算術を加速:PHPのGMP拡張に深く潜る
GMPは、ネイティブの制限を超えてPHPで大規模な整数を処理するために不可欠です。 1. GMPは、オーバーフローまたは弦ベースのBCMATHとは異なり、最適化されたCライブラリを使用して任意の前整形算術を可能にします。 2. Factials、Modular Exponentiation、Prime Testingなどの重い整数操作にGMPを使用します。 10進精度にはBCMATHを使用します。 3.実用的な例には、100の計算が含まれます!正確には、暗号化のための高速モジュラー指数、および確率的プライムチェック。 4。パフォーマンスのヒント:文字列変換を最小限に抑え、GMPネイティブ機能を使用し、多数のメモリを管理します。 5.一般的な落とし穴には、すべての関数がGMPオブジェクトを返すこと、無効な文字列入力、一部の環境でのスレッド非セーフティ、および共有ホストでGMPが無効になっていると仮定することが含まれます。 6. extension_loadedまたはfunction_existsを使用して、生産におけるGMPの可用性を常に確認して、ランタイムの障害を防ぎます。 GMPは、PHPの高性能ビッグインテガー数学に対して比類のないものであり、暗号化、科学的、または数理論的アプリケーションに不可欠です。
PHPの大規模な整数を扱う場合、プラットフォームのネイティブ整数制限(64ビットや32ビットなど)を超える数は、標準の算術演算が不足しています。これは、PHPのGMP(GNU Multiple Precision)拡張が機能する場所です。 GMPは、高性能の任意の前提条件の算術用に設計されており、開発者は非常に多くの数の計算を効率的かつ正確に実行できます。

GMPは、フロートの下で最適化されたCライブラリを使用して、実質的にあらゆるサイズの整数を処理する(正確な)フロートに包まれたり変換したりするPHPの内蔵整数タイプとは異なります。暗号化、科学的コンピューティング、または大量の数学を使用している場合、GMPの理解が不可欠です。
GMP拡張機能とは何ですか?
PHPのGMP拡張は、 GNU MPライブラリの周りのラッパーであり、任意の前提条件算術の最速ライブラリの1つです。整数だけでなく、合理的な数値と浮動小数点数もサポートします(ただし、PHPの拡張機能は主に整数機能を露出します)。

GMPを使用するには、PHPのインストールで拡張機能を有効にする必要があります(通常はLinuxシステムでデフォルトで使用できます。Windowsでの手動インストールが必要な場合があります)。あなたはその可用性を確認できます:
if(extension_loaded( 'gmp')){ エコー「GMPが利用可能です!」; }
GMP値はGMPオブジェクト(PHP 5.6)またはリソース(古いバージョン)として表され、拡張機能はgmp_add
、 gmp_mul
、 gmp_pow
などの関数スイートを提供します。

なぜBCMATHまたはネイティブ整数の代わりにGMPを使用するのですか?
PHPは、多数を処理するいくつかの方法を提供します。
- ネイティブ整数:高速ですが、プラットフォーム依存サイズに限定されています(通常は±2^63)。
- BCMATH :任意の精度、文字列ベース、人間が読み取り可能ですが、遅い。
- GMP :大規模な整数数学用に最適化された任意の精度。
これが簡単な比較です:
特徴 | ネイティブ整数 | bcmath | GMP |
---|---|---|---|
最大サイズ | 〜9.2e18 | 無制限 | 無制限 |
パフォーマンス | 最速 | 適度 | 非常に速い |
メモリ効率 | 高い | ロー(文字列) | high(c structs) |
サポートされている操作 | 基本 | 、 - 、 *、 /、% | 、 - 、 *、 /、%、pow、gcd、mod逆、プライム、ビットワイズ |
? GMPを使用する場合:重い整数数学(例、要因、モジュラー指数、プライムチェック)を行っています。
? BCMATHを使用して:10進精度(たとえば、財務計算)が必要です。
実用的な例:動作中のGMP
PHPがネイティブにできないものを処理するGMPを見てみましょう。
1。大規模な要因の計算
function gmp_factorial($ n){ $ result = gmp_init(1); for($ i = 2; $ i <= $ n; $ i){ $ result = gmp_mul($ result、$ i); } return gmp_strval($ result); } Echo GMP_Factorial(100); //出力100! - 158桁の番号
ネイティブの整数でこれを行うと、すぐにオーバーフローします。ここでは、bcmathでさえ遅くなるでしょう。
2。モジュラー指数(暗号化に役立つ)
// compute(base^exp)%modを効率的に $ base = "2"; $ exp = "12345"; $ mod = "100000007"; $ result = gmp_powm($ base、$ exp、$ mod); Echo GMP_STRVAL($ result);
gmp_powm
、RSAタイプの操作に批判的な高速指数アルゴリズムを使用します。
3。プライムナンバーテスト
if(gmp_prob_prime(gmp_init( "982451653"))){ エコー「おそらくプライム!」; }
GMPには、確率的プライマリティテスト(Miller-Rabin)が含まれています。
GMPを使用する際のパフォーマンスのヒント
GMPは高速ですが、誤用は物事を遅くすることができます:
- 不要な変換を避けてください:値をGMPとしてできるだけ長く維持します。必要でない限り、文字列に変換して戻ってはいけません。
- gmp-native機能を好む:整数にキャストしようとする代わりに、
gmp_add
、gmp_mul
などを使用します。 - 記憶に注意してください:非常に多くの数が記憶を消費します。バッチ操作については、ごみ収集のヒントを検討してください。
効率的なチェーンの例:
$ a = gmp_init( '12345678901234567890'); $ b = gmp_init( '98765432109876543210'); $ c = gmp_add($ a、$ b); $ d = gmp_mul($ c、 '2'); echo gmp_strval($ d);
これにより、中間文字列変換が回避され、内部の最適化が活用されます。
一般的な落とし穴とゴッチャ
- すべての関数がGMPオブジェクトを返すわけではありません:ほとんどの場合は、常に戻りタイプを確認してください。
- 文字列入力は有効な整数でなければなりません:
gmp_init("abc")
すぐにエラーをスローしませんが、後で問題を引き起こす可能性があります。 - GMPは、一部の環境ではスレッドセーフではありません。まれですが、スレッド付きのApacheのような長期にわたるデーモンやSAPIで注目に値します。
- 一部のホストではデフォルトで無効になっています:共有ホスティングは、多くの場合、セキュリティまたは規模の理由でGMPを無効にします。
生産ツールのGMPの可用性を常に検証します。
if(!function_exists( 'gmp_init')){ die( 'GMP拡張が必要です。'); }
最終的な考え
整数算術の制限(クリプトグラフィックツール、組み合わせ、数の理論の探求)を押すアプリケーションの場合、PHPのGMP拡張はパフォーマンスと能力が比類のないものです。 BCMATHは10進数学にとってより親しみやすいものですが、GMPは効率的で大規模な整数操作のための人気です。
必ずしも必要なわけではありませんが、整数のオーバーフローや鈍い数学の壁に当たると、GMPはエレガンスとスピードでボトルネックを除去します。
基本的に、PHPで真剣な数学をしている場合、GMPは単なる役に立つだけではありません。それが不可欠です。
以上が多数の算術を加速:PHPのGMP拡張に深く潜るの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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浮動小数点数は不正確です。PHPの一般的な問題です。答えは、IEEE754ダブルエシジョン形式を使用していることです。これにより、小数を正確に表現できなくなります。 1.0.1や0.2などの数値は、バイナリの無限ループ10進数であり、コンピューターはエラーを引き起こすために切り捨てられる必要があります。 2。浮動小数点数を比較する場合、abs($ a- $ b)など、==の代わりに許容範囲を使用する必要があります。

round()は、「roundhalftoeven」を「roundhalfup」ではなく使用します

平均を計算します:array_sum()を使用して要素の数で除算して平均を取得します。 2。中央値を計算します:並べ替え後、中間値を取得し、要素さえあるときに2つの中間数の平均を取得します。 3。標準偏差を計算します。最初に平均を見つけてから、各値と平均の平方差の平均(サンプルはn-1)を計算し、最後に平方根を取得します。これらの3つの機能をカプセル化することにより、基本的な統計ツールを構築し、中小規模のデータの分析に適しており、空の配列と非数値入力の処理に注意を払い、外部ライブラリに依存することなくデータのコア統計的特徴を実現できます。

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