在go语言中，处理任意精度大整数运算时，math/big包是不可或缺的工具。然而，初学者在使用该包进行复杂表达式计算时，可能会遇到一个常见的疑问：如何像普通数值类型一样，通过链式调用来简化代码，避免引入过多的临时变量？例如，对于表达式 r = a * (b - c)，直观的写法可能需要一个临时变量来存储 (b - c) 的结果，然后再进行乘法运算。
math/big.Int 方法的特性
big.Int 类型的方法，如 Add、Sub、Mul、Div 等，通常具有以下签名：
func (z *Int) Sub(x, y *Int) *Int func (z *Int) Mul(x, y *Int) *Int // ... 其他方法类似
这里的关键在于：
- 接收者 z： 方法将计算结果存储在接收者 z 中。这意味着 z 会被修改。
- *返回值 `Int：** 方法返回的不是一个新的big.Int值，而是指向其接收者z` 的指针。正是这一特性，使得链式调用成为可能。
实现链式调用的原理
利用方法返回接收者指针的特性，我们可以将一个内部操作的结果（即其被修改后的接收者）直接作为外部操作的参数。让我们以 r = a * (b - c) 为例进行说明。
传统写法（使用临时变量）：
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package main
import (
"fmt"
"math/big"
)
func main() {
var r, a, b, c, t big.Int
a.SetInt64(7)
b.SetInt64(42)
c.SetInt64(24)
// r = a * (b - c)
t.Sub(&b, &c) // 计算 b - c，结果存入 t
r.Mul(&a, &t) // 计算 a * t，结果存入 r
fmt.Println(r.String()) // 输出: 126
}这种方法清晰明了，但当表达式更复杂时，可能会引入大量临时变量，增加代码行数。
链式调用写法（无临时变量）：
package main
import (
"fmt"
"math/big"
)
func main() {
var r, a, b, c big.Int
a.SetInt64(7)
b.SetInt64(42)
c.SetInt64(24)
// r = a * (b - c)
// r.Sub(&b, &c) 会计算 b - c，将结果存入 r，并返回 &r
// 此时，r 已经变成了 (b - c) 的值
// 接着，r.Mul(&a, ...) 的第二个参数就是上面返回的 &r
// 实际上等同于 r.Mul(&a, &r)，计算 a * (b - c)，并将最终结果再次存入 r
r.Mul(&a, r.Sub(&b, &c))
fmt.Println(r.String()) // 输出: 126
}解析链式调用 r.Mul(&a, r.Sub(&b, &c))：
-
内部操作 r.Sub(&b, &c) 首先执行：
- 它计算 b 减去 c 的结果 (42 - 24 = 18)。
- 将结果 18 存储到其接收者 r 中。此时，r 的值为 18。
- 它返回指向 r 的指针 (&r)。
-
外部操作 r.Mul(&a, ...) 接着执行：
- 它的第一个参数是 &a (值为 7)。
- 它的第二个参数是上一步返回的 &r (此时 r 的值为 18)。
- 它计算 a 乘以 r 的结果 (7 * 18 = 126)。
- 将最终结果 126 存储到其接收者 r 中。此时，r 的值为 126。
- 它也返回指向 r 的指针，但在此表达式中，这个返回值没有被进一步使用。
最终，变量 r 就包含了表达式 a * (b - c) 的计算结果。
注意事项与最佳实践
- 接收者复用： 链式调用要求在链中的所有操作都使用同一个 big.Int 变量作为接收者，这个变量将依次存储中间结果和最终结果。
- 参数与接收者的关系： 务必确保作为参数传入的变量（例如 &a, &b, &c）与作为接收者的变量（例如 r）在链式操作的某个阶段不会相互覆盖，除非这是你期望的行为。在上述例子中，r 独立于 a, b, c，因此没有问题。如果 r 恰好是 a, b, c 中的一个，那么中间结果可能会意外地修改原始操作数。
- 可读性： 尽管链式调用可以减少代码行数，但过于复杂的链可能会降低代码的可读性。在追求简洁性的同时，也应权衡代码的清晰度。对于非常复杂的表达式，分步计算并使用少量临时变量可能更易于理解和调试。
- 性能： 这种链式调用在性能上与分步计算并无显著差异，主要优势在于代码的简洁性。
总结
Go语言 math/big 包通过其方法返回接收者指针的设计，巧妙地支持了链式调用。理解这一机制，能够帮助开发者编写出更简洁、高效的大整数运算代码。在实际应用中，合理利用链式调用，可以在保证代码可读性的前提下，优化复杂数学表达式的实现。
