在 python 中进行整数除法时，使用 / 会触发浮点除法并可能引发精度丢失；而 // 是真正的整数地板除法，配合运算顺序调整（如将除法移至最后），可确保全程保持整数运算，避免大数精度误差。
在 python 中进行整数除法时，使用 `/` 会触发浮点除法并可能引发精度丢失；而 `//` 是真正的整数地板除法，配合运算顺序调整（如将除法移至最后），可确保全程保持整数运算，避免大数精度误差。
在处理大整数运算（尤其是数学竞赛或算法题）时，一个常见却极易被忽视的陷阱是：使用 / 进行除法会导致中间结果转为 Float，从而丧失任意精度支持。Python 的 int 类型可精确表示任意大整数，但 float 受限于 IEEE 754 双精度（约15–17位有效数字），一旦数值超过 2^53，就会开始丢失精度——而这在 n ** d（如 d = 129, n = 48）类指数运算中极为常见。
原始代码的问题在于：
def super_sum(d, n): return int((n - 1) * d / 2) * n ** d # ❌ / 产生 float，int() 截断且精度已损即使改写为 int((n – 1) * d / 2 * n ** d)，问题依旧：/ 2 仍先转为浮点，后续乘以大整数 n ** d 后，float 已无法精确表示该值，int() 只是截断一个“近似值”。
✅ 正确解法是：用整数除法 // 替代 /，并确保除法在乘法之后执行（即除数 2 放在表达式末尾），从而保证所有中间步骤均为精确整数运算：
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def super_sum(d, n): return (n - 1) * d * n ** d // 2 # ✅ 全程 int 运算，无精度损失为什么这样可行？
- (n – 1) * d * n ** d 是三个整数的乘积，结果必为整数；
- 题目数学逻辑保证该乘积恒为偶数（因 d 为奇数、n 为偶数时，n ** d 含足够因子 2；其他情况亦可验证整除性），故 // 2 是精确整除，无余数，不会引入地板除偏差；
- // 在 Python 中对非负整数等价于数学除法取整，且全程不经过 float。
⚠️ 注意事项：
- // 对负数执行的是“向下取整”（floor division），若输入可能为负，请先确认数学语义是否匹配；本题中 n ≥ 1, d ≥ 1，无需担忧；
- 切勿在大数场景中混用 / 和 int() 或 round()，这是精度泄漏的主要源头；
- 可通过 type(expr) 或 isinstance(expr, int) 验证关键中间结果是否保持为 int。
总结：当目标是保持整数精度的除法时，优先选择 //，并通过代数变形（如交换乘除顺序）确保除法操作数足够大、能被整除，从而让整数除法安全落地。这是 Python 数值计算中兼顾正确性与性能的关键实践。