Как найти степень двойки в питоне

For integers only, you can get there in a slightly devious way with the following:

def justify(n):
    return n / 1<<(n.bit_length()-1)

I’ve no idea if it’s faster without significant testing but a quick test with timeit shows it to be about twice as fast as your first snippet.

However, converting n to a float in the numerator (to get a float return) slows it to the same speed as your original.

def justify(n):
    return float(n) / 1<<(n.bit_length()-1)

bit_length gives the minimum number of bits required to represent abs(x) which is actually going to be one more than you want for your calculation.

I would expect log(n,2) to be heavily optimized for powers of two in the base – and it’s implemented in C. So you will have trouble beating it.

Possibly changing the denominator to 1<<int(log(n,2)) may give you better performance than the 2** approach .. and it seems to be about 30% faster giving

def justify(n):
    return float(n) / (1<<int(log(n,2)))

It is possible to do it completely with bitwise operators:

def justify_bitwise(n):
   int_n = int(abs(n))
   p = 0
   while int_n != 1:
       p += 1
       int_n >>= 1

   return float(n) / (1<<p)

But timeit clocks this at 2.16 microseconds. An order of magnitude slower than using bit_length

Тебе же в прошлом вопросе разжевали всё, зачем снова плодить глупые вопросы? Но если ты прошлый вопрос спрашивал, чтобы таким образом проверять на степень двойки, то лучше сразу уходи их профессии. Изучи хотя бы основы построения алгоритмов.

Нормальная и быстрая проверка на степень двойки делается через бинарные операции:

def check2rec(num):
    if num == 1:
        return True
    if num & 1:
        return False
    return check2rec(num >> 1)

Плюс, эту функцию можно ещё пооптимизировать.

Ну и бенчмарки, чтобы доказать ущербность логарифмического метода:

def check2rec(num):
    if num == 1:
        return True
    if num & 1:
        return False
    return check2rec(num >> 1)

def check2log(num):
    r = log(num, 2)
    return int(r) == r

numbers = list()
print('Generating numbers...')
for _ in range(1000):
    numbers.append(randint(10000, 1000000))
print('Done!')

start = datetime.datetime.now()
for _ in range(10000):
    for n in numbers:
        check2rec(n)
print('Rec: ', datetime.datetime.now() - start)

start = datetime.datetime.now()
for _ in range(10000):
    for n in numbers:
        check2log(n)
print('Log: ', datetime.datetime.now() - start)

Результаты:

Rec:  0:00:07.408942
Log:  0:00:12.101660

Разница почти в 2 раза.

P.S. С такими “знаниями” тебя в более-менее приличное место не возьмут никогда. Изучи сперва программирование (т.е. построение алгоритмов), а не язык. Почитай Вирта, Кормена, или SICP.