math/big 是任意精度整数/浮点数的可控计算工具，不重载运算符、无自动内存管理、不默认线程安全；big.int 方法原地修改接收者，需显式拷贝、判 ok、复用变量或 sync.pool 优化。
直接说结论：math/big 不是“高精度浮点库”，而是**任意精度整数/浮点数的可控计算工具**；它不重载运算符、不自动内存管理、不默认线程安全——用错一个参数或忽略一个返回值，结果就可能静默错误或 panic。
为什么 big.Int.Add(a, b) 会改掉 a？
big.Int 是值类型但设计为可变（mutable），所有算术方法（Add、Mul、Sub、Div）都原地修改接收者。写成 a.Add(a, b) 就是让 a 变成 a + b 的结果，不是“返回新值”。
- 常见错误：以为
c := a.Add(b, c)是把b + c赋给c，其实a已被覆盖，且c类型不匹配（Add接收者必须是第一个参数） - 正确写法：先声明目标变量，再链式调用 ——
res := new(big.Int).Add(a, b).Mul(res, c) - 要保留原值？必须显式拷贝：
copy := new(big.Int).Set(a)；big.Int没有Clone()方法 - 性能影响：循环中反复
new(big.Int)会触发 GC；高频场景建议复用局部变量或用sync.Pool管理
字符串转 big.Int 为什么有时返回 nil 却没报错？
SetString() 解析失败时返回 (nil, false)，不 panic、不打印日志——只靠第二个 ok 布尔值判断。很多代码漏检 ok，导致后续操作 panic。
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- 典型静默失败原因：
"0x1a2b"（含前缀）、" 123 "（首尾空格）、"- 456"（负号后带空格）、"123.45"（含小数点） - 十六进制必须显式传
16：i.SetString("1a2b", 16)；"0x1a2b"要先strings.TrimPrefix(s, "0x") - 安全做法：解析前
strings.TrimSpace()，解析后必判ok，别信 “字符串看着没问题” - 别绕路：
strconv.ParseInt或fmt.Sscanf无法处理超int64的字面量，纯属徒劳
Exp(x, y, m) 就是 Go 的 pow()，但 m 参数容易误解
(*big.Int).Exp 是唯一原生幂运算方法，支持普通幂和模幂，但语义和 Python 的 pow(a, n, m) 不完全一致——关键在 m 的行为。
-
m == nil或m.Sign() == 0（即m是零值）→ 执行x^y，不是报错 -
m != nil→ 自动取|m|（绝对值），m符号被忽略，无需手动abs(m) - 指数
y必须非负；y 时结果恒为 <code>1 mod |m|（若m != nil），或1（若m == nil） - 底数
x可为负，但模幂结果始终是非负整数（在[0, |m|-1]区间） - 别传
nil的x或y：方法不校验，直接 panic
big.Float 精度不是“保留几位小数”，而是二进制位数
big.Float 的 SetPrec(n) 设置的是**二进制有效位数**，不是十进制小数位。设成 10 并不等于保留 10 位小数，而是约等于 3 位十进制有效数字（因 log₁₀(2¹⁰) ≈ 3.01）。
- 常见错觉：设了
SetPrec(100)，再用Text('g', 20)输出，结果却只有十几位——因为内部精度不够，格式化补再多也没用 - 模拟
float64级别精度？用SetPrec(53)；需要更高，请按需上调（如256） -
Text('g', d)的d是**最大有效数字位数**，不是小数位数；要固定小数位，得自己做四舍五入逻辑 - 比较两个
big.Float是否相等？不能用==，必须用Cmp()；Float64()会立刻降级为float64精度，慎用
最易被忽略的一点：所有 math/big 类型都不是并发安全的。多个 goroutine 同时对同一个 *big.Int 调 Add 或 Set，会数据竞争甚至 panic——没有例外，也不靠文档提醒，全靠你主动加锁或隔离实例。
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