Python 根据给定的位数计算可能的最大值

我有一个需要传递任意位数的函数，例如7。是否有一种straitforward方法来计算该位数的最大可用位数。例如，如果我传入8，函数将返回255

有没有一种简单/有效的方法可以做到这一点

你可以这样做（我认为这是非常直接和有效的）：

演示：

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这是因为二进制位置值总是2的指数，所以这可能是最简单、最容易理解的方法。

您可以这样做（我认为这非常简单、有效）：

演示：

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这是因为二进制位置值总是2的指数，所以这可能是最简单、最容易理解的方法。

将数字1左移位数，减去1：

def max_bits(b):
    return (1 << b) - 1

位移位比使用2的指数快：

>>> import timeit
>>> def max_bits_bitshift(b):
...     return (1 << b) - 1
... 
>>> def max_bits_exp(b):
...     return (2 ** b) - 1
... 
>>> timeit.timeit('f(256)', 'from __main__ import max_bits_exp as f')
2.767354965209961
>>> timeit.timeit('f(256)', 'from __main__ import max_bits_bitshift as f')
0.49823594093322754

导入timeit >>>def最大位移位（b）： ... 返回（1>>def最大位exp（b）： …返回（2**b）-1 ... >>>timeit.timeit（'f（256）'，'from'uuuuuuu main'uuuuuuuu导入最大位\u exp为f'） 2.767354965209961 >>>timeit.timeit（'f（256）'，'from'uuuuuuu main'uuuuuuu导入最大位\u位移位为f'） 0.49823594093322754

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对于256位的数字来说，速度快了5倍多！

将数字1左移位数，减去1：

def max_bits(b):
    return (1 << b) - 1

位移位比使用2的指数快：

>>> import timeit
>>> def max_bits_bitshift(b):
...     return (1 << b) - 1
... 
>>> def max_bits_exp(b):
...     return (2 ** b) - 1
... 
>>> timeit.timeit('f(256)', 'from __main__ import max_bits_exp as f')
2.767354965209961
>>> timeit.timeit('f(256)', 'from __main__ import max_bits_bitshift as f')
0.49823594093322754

导入timeit >>>def最大位移位（b）： …返回（1>>def最大位exp（b）： …返回（2**b）-1 ... >>>timeit.timeit（'f（256）'，'from'uuuuuuu main'uuuuuuuu导入最大位\u exp为f'） 2.767354965209961 >>>timeit.timeit（'f（256）'，'from'uuuuuuu main'uuuuuuu导入最大位\u位移位为f'） 0.49823594093322754

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对于256位的数字来说，这比5倍还要快！

（2**n）-1

快速给出最大值

（2**n）-1

要快速给出最大值，需要将最大值减去1，需要将最大值减去1。过早优化。@埃里卡利克：为什么会出现这种过早优化？我只是碰巧用一种更有效的方法知道这一点；这并不是说另一个选项更易读或更容易维护。@埃里卡利克：p还有其他方法吗当人们确实需要优化他们的代码时，他们会发现应该使用什么方法？当你在某个关键循环中创建位掩码时，5倍的速度差会产生巨大的差异。这是一个堆栈溢出的答案，很可能它会一直存在，并被未来几年的许多人用作参考，以及类似的信息对于正在进行优化的人来说，这一点很重要。第一个选项对于很多（如果不是大多数）代码读者来说肯定更具可读性；在任何情况下，我只是为那些可能认为他们必须使用更快方法的人添加了注释。过早优化。@ErikAllik:为什么会出现这种过早优化？我只是碰巧知道这一点更有效方法；这并不是说另一个选项更可读或更易于维护。@ErikAllik:当人们确实需要优化代码时，如何才能发现使用哪种方法呢？当您在某个关键循环中创建位掩码时，5倍的速度差可能会产生巨大的差异。这是堆栈溢出的答案，可能是e它将保持不变，并被未来几年的许多人用作参考，类似的信息对于正在优化的人来说非常重要。第一个选项对于许多（如果不是大多数）代码读者来说肯定更具可读性；无论如何，我只是为那些可能认为他们必须使用更快方法的人添加了注释。

>>> import timeit
>>> def max_bits_bitshift(b):
...     return (1 << b) - 1
... 
>>> def max_bits_exp(b):
...     return (2 ** b) - 1
... 
>>> timeit.timeit('f(256)', 'from __main__ import max_bits_exp as f')
2.767354965209961
>>> timeit.timeit('f(256)', 'from __main__ import max_bits_bitshift as f')
0.49823594093322754