Python的int.bit_length（）的最坏情况时间复杂度

当我们调用传递整数n的函数时， 最糟糕的时间复杂度是Ologn还是Python使用一些技巧来改进它，例如在创建n时存储n的最高有效位的位置？

，对于内部表示位数少于PY_-SSIZE_T_MAX/PyLong_SHIFT的值–即少于PY_-SSIZE_T_MAX二进制位数–根据内部位数计算，是：

msd=PyLongObject*self->ob_数字[ndigits-1]； msd_bits=数字msd中的位； 如果ndigits，对于内部表示位数少于PY_-SSIZE\u T\u MAX/PyLong\u SHIFT的值–即少于PY_-SSIZE\u T\u MAX二进制位数–它是根据内部位数计算的，是：

msd=PyLongObject*self->ob_数字[ndigits-1]； msd_bits=数字msd中的位；

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如果NDIGIT是真的很奇怪。。。它如何在logn中运行？如果我们对所有字进行循环，那么它应该在log_Bn中运行，其中B是每个字的位长度，例如，B=64。这段代码对我来说很模糊：/@HilderVítorLimaPereira从来没有一个循环通过所有的单词。它是整数中的字数，表示对于足够大的值变得重要的位数，其中对于真实世界的SSIZE_MAX值，“足够大”是“太大而不存在”。这真的很奇怪。。。它如何在logn中运行？如果我们对所有字进行循环，那么它应该在log_Bn中运行，其中B是每个字的位长度，例如，B=64。这段代码对我来说很模糊：/@HilderVítorLimaPereira从来没有一个循环通过所有的单词。它是整数中的字数，表示对于足够大的值变为有效的位数，其中对于真实世界的SSIZE_MAX值，“足够大”表示“太大而不存在”。