用向量化运算解决小练习结果出现偏差

holdme

为了20160509的小练习写了个最简单的迭代版本，今天想做一个向量化的计算，希望能提高一些效率，但是结果出现偏差；
自己用较小数列(3到20)一步步debug了一遍也没发现错误在哪里，求诸位大神帮我看看哪里有问题：

1. import numpy as np
   
2. import time
   
3. 
   
4. start_t = time.clock()
   
5. 
   
6. data = np.arange(3,1000001) #生成数列
   
7. chain_len = np.ones((len(data))).astype(int)
   
8. while max(data) > 1:
   
9.     # 建立对应非1奇数和偶数的mask
   
10.     mask_o = np.all([(data %2 ==1), (data != 1)], axis=0)
    
11.     mask_e = data %2 == 0
    
12.     # 处理奇数
    
13.     data[mask_o] = 3 * data[mask_o] + 1
    
14.     chain_len[mask_o] += 1
    
15.     # 处理偶数
    
16.     data[mask_e] = (data[mask_e]/2).astype(int)
    
17.     chain_len[mask_e] += 1
    
18. print('最长链的长度为%s'%str(max(chain_len)))
    
19. print('最长链对应数字为%s'%str(3+np.argmax(chain_len)))
    
20. print('用时%s秒'%str(time.clock()-start_t))

复制代码

冬雪雪冬

我还没接触过numpy，看看谁知道问题所在

～风介～

@冬雪雪冬

holdme

发现这个问题的原因是我生成的array的默认数据格式是 int32， 最大只能存储到2147483647，当迭代过程中有数字大于这个数之后，就会变成负数，导致结果出现偏差。