大整数乘法(分治法)
分治法解决问题的步骤
分治法解决问题的步骤一、基础概念类题目(1 - 5题)题目1:简述分治法解决问题的基本步骤。
解析:分治法解决问题主要有三个步骤:1. 分解(Divide):将原问题分解为若干个规模较小、相互独立且与原问题形式相同的子问题。
例如,对于排序问题,可将一个大的数组分成两个较小的子数组。
2. 求解(Conquer):递归地求解这些子问题。
如果子问题规模足够小,则直接求解(通常是一些简单的基础情况)。
对于小到只有一个元素的子数组,它本身就是有序的。
3. 合并(Combine):将各个子问题的解合并为原问题的解。
在排序中,将两个已排序的子数组合并成一个大的有序数组。
题目2:在分治法中,分解原问题时需要遵循哪些原则?解析:1. 子问题规模更小:分解后的子问题规模要比原问题小,这样才能逐步简化问题。
例如在归并排序中,不断将数组对半分,子数组的长度不断减小。
2. 子问题相互独立:子问题之间应该尽量没有相互依赖关系。
以矩阵乘法的分治算法为例,划分后的子矩阵乘法之间相互独立进行计算。
3. 子问题与原问题形式相同:方便递归求解。
如二分查找中,每次查找的子区间仍然是一个有序区间,和原始的有序区间查找问题形式相同。
题目3:分治法中的“求解”步骤,如果子问题规模小到什么程度可以直接求解?解析:当子问题规模小到可以用简单的、直接的方法(如常量时间或线性时间复杂度的方法)解决时,就可以直接求解。
例如,在求数组中的最大最小值问题中,当子数组只有一个元素时,这个元素既是最大值也是最小值,可以直接得出结果。
题目4:分治法的“合并”步骤有什么重要性?解析:1. 构建完整解:它将各个子问题的解组合起来形成原问题的解。
例如在归并排序中,单独的两个子数组排序好后,只有通过合并操作才能得到整个数组的有序排列。
2. 保证算法正确性:如果合并步骤不正确,即使子问题求解正确,也无法得到原问题的正确答案。
例如在分治算法计算斐波那契数列时,合并不同子问题的结果来得到正确的斐波那契数是很关键的。
大整数乘法
大整数乘法问题描述通常,在分析一个算法的计算复杂性时,都将加法和乘法运算当作是基本运算来处理,即将执行一次加法或乘法运算所需的计算时间当作一个仅取决于计算机硬件处理速度的常数。
这个假定仅在计算机硬件能对参加运算的整数直接表示和处理时才是合理的。
然而,在某些情况下,我们要处理很大的整数,它无法在计算机硬件能直接表示的范围内进行处理。
若用浮点数来表示它,则只能近似地表示它的大小,计算结果中的有效数字也受到限制。
若要精确地表示大整数并在计算结果中要求精确地得到所有位数上的数字,就必须用软件的方法来实现大整数的算术运算。
请设计一个有效的算法,可以进行两个n位大整数的乘法运算。
参考解答大整数的乘法问题描述参考解答设X和Y都是n位的二进制整数,现在要计算它们的乘积XY。
我们可以用小学所学的方法来设计一个计算乘积XY的算法,但是这样做计算步骤太多,显得效率较低。
如果将每2个1位数的乘法或加法看作一步运算,那么这种方法要作O(n2)步运算才能求出乘积XY。
下面我们用分治法来设计一个更有效的大整数乘积算法。
图6-3 大整数X和Y的分段我们将n位的二进制整数X和Y各分为2段,每段的长为n/2位(为简单起见,假设n是2的幂),如图6-3所示。
由此,X=A2n/2+B ,Y=C2n/2+D。
这样,X和Y的乘积为:XY=(A2n/2+B)(C2n/2+D)=AC2n+(AD+CB)2n/2+BD (1)如果按式(1)计算XY,则我们必须进行4次n/2位整数的乘法(AC,AD,BC和BD),以及3次不超过n位的整数加法(分别对应于式(1)中的加号),此外还要做2次移位(分别对应于式(1)中乘2n和乘2n/2)。
所有这些加法和移位共用O(n)步运算。
设T(n)是2个n位整数相乘所需的运算总数,则由式(1),我们有:(2)由此可得T(n)=O(n2)。
因此,用(1)式来计算X和Y的乘积并不比小学生的方法更有效。
要想改进算法的计算复杂性,必须减少乘法次数。
算法设计与分析复习题整理 (1)
一、基本题:算法:1、程序是算法用某种程序设计语言的具体实现。
2、算法就是一组有穷的序列(规则) ,它们规定了解决某一特定类型问题的一系列运算。
3、算法的复杂性是算法效率的度量,是评价算法优劣的重要依据。
4、算法的“确定性”指的是组成算法的每条指令是清晰的,无歧义的。
5、算法满足的性质:输入、输出、确定性、有限性。
6、衡量一个算法好坏的标准是时间复杂度低。
7、算法运行所需要的计算机资源的量,称为算法复杂性,主要包括时间复杂性和空间复杂性。
8、任何可用计算机求解的问题所需的时间都与其规模有关。
递归与分治:9、递归与分治算法应满足条件:最优子结构性质与子问题独立。
10、分治法的基本思想是首先将待求解问题分解成若干子问题。
11、边界条件与递归方程是递归函数的两个要素。
12、从分治法的一般设计模式可以看出,用它设计出的程序一般是递归算法。
13、将一个难以直接解决的大问题,分解成一些规模较小的相同问题,以便各个击破。
这属于分治法的解决方法。
14、Strassen矩阵乘法是利用分治策略实现的算法。
15、大整数乘积算法是用分治法来设计的。
16、二分搜索算法是利用分治策略实现的算法。
动态规划:17、动态规划算法的两个基本要素是最优子结构性质和重叠子问题性质。
18、下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是动态规划法。
19、备忘录方法是动态规划算法的变形。
20、最优子结构性质是贪心算法与动态规划算法的共同点。
21、解决0/1背包问题可以使用动态规划、回溯法,其中不需要排序的是动态规划,需要排序的是回溯法。
贪心算法:22、贪心算法总是做出在当前看来最好的选择。
也就是说贪心算法并不从整体最优考虑,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解。
23、最优子结构性质是贪心算法与动态规划算法的共同点。
24、背包问题的贪心算法所需的计算时间为 O(nlogn) 。
回溯法:25、回溯法中的解空间树结构通常有两种,分别是子集树和排列树。
两个n位大整数相乘算法
求最大元和次大元1.问题描述从多个数中一次性查找出元素最大的值和最小值,查找元素规模即元素的个数n,用分治的思想编制程序,实现分治的最大元和最小元求法。
进一步改进算法,使之能一次性求出最大和和次大元(即第二大元素)。
2.算法设计思想及描述分治发的基本思想是将一个规模为n 的问题分解为k 个规模较小的子问题,这些子问题相互独立与原问题相同。
递归地解决这些问题,然后将各个子问题的解合并得到原问题的解。
基于课堂的分析知道,对于本问题k 的值取为2,这样可以使子问题的规模是相同的,有利于算法实现。
为平衡分治时子问题的规模,这里约定需要查找元素的规模n 是2的幂次方。
用数组存储需要查找的元素,用结构体存储返回的最大元和最小元。
每次得到局部的最大元和局部次大元,然后局部最大元和最大元比较得到新的局部最大元,次大元和次大元比较得到新的局部次大元。
深入分析,这种方式局部次大元是错误的。
如两组元素中,a1>b1,a2>b2,当然a1和a 2中较大的是新的局部最大元,但是b1和b2中较大的元素不是这四个元素中第二大的。
这样的方法漏掉了b1可能是次大元的情况,也就是说所有的元素中的次大元可能在与最大元比较的时候被漏掉了。
弥补的方法就是每次将每个元素比自身小的元素都用一个淘汰数组保存起来,最后次大元就是最大元的淘汰数组中第二大的那个元素。
3.算法分析运用分治算法解决此问题,是因为这种方法的优越行,下面通过时间复杂度的比较来说明。
通常算法,设置一个变量,等于需要比较的数组的第一个元素,然后依次与后面的n-1经行比较,需要比较n-1次得到最大元。
同理,求得最小元的比较次数仍然是n -1次。
设()n T 表示比较的次数则对于这种算法得到()n T 的值为 ()22n T n =-分治算法求最大元比较1()2()22T n n T ⎧⎪=⎨+⎪⎩解方程结果为() 1.52T n n =-,虽然二者都是线性增长的,可是增长率要小一些。
五大常用算法
五大常用算法之一:分治算法分治算法一、基本概念在计算机科学中,分治法是一种很重要的算法。
字面上的解释是“分而治之”,就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并。
这个技巧是很多高效算法的基础,如排序算法(快速排序,归并排序),傅立叶变换(快速傅立叶变换)……任何一个可以用计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模有关。
问题的规模越小,越容易直接求解,解题所需的计算时间也越少。
例如,对于n个元素的排序问题,当n=1时,不需任何计算。
n=2时,只要作一次比较即可排好序。
n=3时只要作3次比较即可,…。
而当n较大时,问题就不那么容易处理了。
要想直接解决一个规模较大的问题,有时是相当困难的。
二、基本思想及策略分治法的设计思想是:将一个难以直接解决的大问题,分割成一些规模较小的相同问题,以便各个击破,分而治之。
分治策略是:对于一个规模为n的问题,若该问题可以容易地解决(比如说规模n较小)则直接解决,否则将其分解为k个规模较小的子问题,这些子问题互相独立且与原问题形式相同,递归地解这些子问题,然后将各子问题的解合并得到原问题的解。
这种算法设计策略叫做分治法。
如果原问题可分割成k个子问题,1<k≤n,且这些子问题都可解并可利用这些子问题的解求出原问题的解,那么这种分治法就是可行的。
由分治法产生的子问题往往是原问题的较小模式,这就为使用递归技术提供了方便。
在这种情况下,反复应用分治手段,可以使子问题与原问题类型一致而其规模却不断缩小,最终使子问题缩小到很容易直接求出其解。
这自然导致递归过程的产生。
分治与递归像一对孪生兄弟,经常同时应用在算法设计之中,并由此产生许多高效算法。
三、分治法适用的情况分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征:1) 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决2) 该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题,即该问题具有最优子结构性质。
乘除法运算中的复杂问题处理
02
乘除法运算中的复杂问题
大数乘除法运算
问题描述
大数乘除法运算是指涉及非常大数字的乘法或除 法计算,由于其数值巨大,直接进行运算可能会 导致计算效率低下或者溢出等问题。
使用高精度库
高精度库能够提供大数运算的支持,通过调用这 些库中的函数,可以快速而准确地进行大数乘除 法运算。
解决方法
为了高效处理大数乘除法运算,可以采取以下方 法
优点
可以将复杂的多位数乘除 法运算分解为简单的单位 数乘除法运算,减少了运 算的复杂度。
缺点
需要进行多次迭代操作, 可能会增加运算时间。
适用场景
多位数的乘除法运算,例 如计算机中的整数运算、 手动计算等。
04
实际应用与案例分析
大数乘法在金融计算中的应用
背景介绍
在金融领域,涉及到大额资金的计算 ,常常需要用到大数乘法。
分治法
将大数拆分成若干个较小的数字,先对这些小数 字进行乘除法运算,然后再将结果合并起来,从 而得到最终的乘除法结果。这种方法能够降低问 题的复杂度,提高计算效率。
小数乘除法运算
• 问题描述:小数乘除法运算涉及小数点的处理,由于小数在计算机中通 常以近似值表示,因此在进行乘除法运算时可能会产生精度损失或误差 。
解决方案
采用高精度计算库,以确保计算的准 确性和稳定性。同时,结合并行计算
技术,提高大数乘法的计算效率。
问题描述
大数乘法面临着计算精度和计算效率 双重挑战,特别是在处理金融数据时 ,微小的误差可能会积累并导致显著 的差异。
案例分析
以银行间的巨额资金转账为例,通过 大数乘法,精确地计算出利息、手续 费等,确保金融交易的公正性和准确 性。
多位数乘除法运算
大数的乘法与除法
大数的乘法与除法大数的乘法和除法是在数学运算中经常遇到的问题,尤其是在计算机科学和数据处理领域。
本文将探讨大数乘法和除法的基本原理,并介绍一些常用的算法和技巧。
一、大数乘法大数乘法是指对超过计算机字长的整数进行乘法运算。
当乘数或被乘数超过计算机的位数限制时,传统的乘法算法将无法执行。
这就需要采用特殊的算法来解决这个问题。
1.1 基本的大数乘法算法最简单直观的大数乘法算法是模拟手工乘法的过程,将乘法转化为逐位相乘和进位相加的问题。
具体步骤如下:1)将被乘数和乘数逐位相乘,得到一系列的乘积;2)逐位对乘积进行进位相加,得到最终的结果。
1.2 Karatsuba乘法Karatsuba乘法是一种改进的大数乘法算法,它可以将乘法问题分解成更小的子问题,并利用递归来解决。
其核心思想是通过减少乘法的次数来提高计算效率。
具体步骤如下:1)将被乘数和乘数分别拆分成高位和低位两部分;2)对高位和低位进行乘法运算,得到四个乘积;3)根据乘积的特点,组合四个乘积并进行加减运算,得到最终的结果。
Karatsuba乘法算法在大数乘法中可以实现更高的运算效率,尤其是在乘数和被乘数位数相同时。
二、大数除法大数除法是指对超过计算机字长的整数进行除法运算。
当被除数或除数超过计算机位数限制时,常规的除法算法无法进行。
以下介绍两种常用的大数除法算法。
2.1 短除法短除法是最基本的除法算法,通过逐位的除法和取模运算来得到商和余数。
具体步骤如下:1)将被除数的最高位与除数进行除法运算,得到商的最高位;2)用被除数减去商的最高位与除数的乘积,得到一个新的被除数;3)重复第一步和第二步,直到被除数不足以进行下一次运算;4)最后得到的各位商组合在一起即为最终的商,最后一次减法所得的值即为余数。
2.2 Newton-Raphson除法Newton-Raphson除法是一种迭代的除法算法,通过不断逼近真实的商的值来得到精确的商和余数。
其核心思想是使用牛顿迭代法来解方程。
算法设计与分析复习题目及答案
分治法1、二分搜索算法是利用(分治策略)实现的算法。
9. 实现循环赛日程表利用的算法是(分治策略)27、Strassen矩阵乘法是利用(分治策略)实现的算法。
34.实现合并排序利用的算法是(分治策略)。
实现大整数的乘法是利用的算法(分治策略)。
17.实现棋盘覆盖算法利用的算法是(分治法)。
29、使用分治法求解不需要满足的条件是(子问题必须是一样的)。
不可以使用分治法求解的是(0/1背包问题)。
动态规划下列不是动态规划算法基本步骤的是(构造最优解)下列是动态规划算法基本要素的是(子问题重叠性质)。
下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是(动态规划法)备忘录方法是那种算法的变形。
(动态规划法)最长公共子序列算法利用的算法是(动态规划法)。
矩阵连乘问题的算法可由(动态规划算法B)设计实现。
实现最大子段和利用的算法是(动态规划法)。
贪心算法能解决的问题:单源最短路径问题,最小花费生成树问题,背包问题,活动安排问题,不能解决的问题:N皇后问题,0/1背包问题是贪心算法的基本要素的是(贪心选择性质和最优子结构性质)。
回溯法回溯法解旅行售货员问题时的解空间树是(排列树)。
剪枝函数是回溯法中为避免无效搜索采取的策略回溯法的效率不依赖于下列哪些因素(确定解空间的时间)分支限界法最大效益优先是(分支界限法)的一搜索方式。
分支限界法解最大团问题时,活结点表的组织形式是(最大堆)。
分支限界法解旅行售货员问题时,活结点表的组织形式是(最小堆)优先队列式分支限界法选取扩展结点的原则是(结点的优先级)在对问题的解空间树进行搜索的方法中,一个活结点最多有一次机会成为活结点的是( 分支限界法).从活结点表中选择下一个扩展结点的不同方式将导致不同的分支限界法,以下除( 栈式分支限界法)之外都是最常见的方式.(1)队列式(FIFO)分支限界法:按照队列先进先出(FIFO)原则选取下一个节点为扩展节点。
(2)优先队列式分支限界法:按照优先队列中规定的优先级选取优先级最高的节点成为当前扩展节点。
大整数相乘的精确求解
大整数相乘的精确求解
朱贵良;李发明
【期刊名称】《华北水利水电学院学报》
【年(卷),期】2007(028)003
【摘要】为了解决大整数法运算相乘的难题,在传统叠加法和分治法的基础上,提出了分治叠加混合法.该算法把大整数分解成较小整数,再叠加运算较小整数,最后把运算结果组合为结果.它减少了较小整数过细分解与组合带来的时间开销,避免了大整数叠加运算与规模成级数增加的时间开销,提高了大整数乘法效率.对实现信息安全领域的密码算法具有重要价值.
【总页数】3页(P37-39)
【作者】朱贵良;李发明
【作者单位】华北水利水电学院,河南,郑州,450011;燕山大学,河北,秦皇岛,066004【正文语种】中文
【中图分类】TP391.75
【相关文献】
1.基于c++三维数组实现大整数相乘的算法 [J], 龚雪慧;王成杰
2.大整数相乘在WEP中的数据加密作用 [J], 金建刚
3.改进的大整数相乘快速算法 [J], 周健;李顺东;薛丹
4.基于多项式的大整数相乘算法 [J], 贾晓静;汤伟;范园利
5.一种求解大整数相乘问题的神经网络方法 [J], 金建刚;刘具群
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用什么方法可以更快地计算
用什么方法可以更快地计算在现代社会,计算在我们的生活中起着重要的作用。
无论是进行数学计算、数据处理,还是进行科学研究和业务运算,快速而准确地计算都是至关重要的。
为了提高计算效率,人们不断探索和研究不同的计算方法。
本文将介绍几种快速计算方法,包括分治法、迭代法、近似估算法以及使用计算机算法等。
一、分治法分治法是一种将问题分成若干个小问题,然后分别解决的方法。
在计算中,我们可以将较大的计算任务分解为多个较小的任务,然后分别进行计算,并最终将结果合并得到最终答案。
分治法的特点是任务分解和结果合并都是递归进行的。
例如,在大数乘法中,如果要计算两个较大的整数相乘,可以将两个整数分别拆分成高位部分和低位部分,然后分别进行乘法计算,最后再进行结果合并。
通过这种方式,可以大大减小计算的复杂性和耗时。
二、迭代法迭代法是通过逐步逼近目标值的方法进行计算。
在迭代过程中,每一次计算都基于上一次的结果来进行,最终逐步逼近最终正确的答案。
迭代法适用于一些需要进行多次计算的问题,如求解方程、求解最优解等。
例如,求解平方根可以使用牛顿迭代法。
假设要求解一个正实数的平方根,可以先猜测一个初始值,然后通过迭代计算逐步逼近真实的平方根。
每一轮迭代都可以通过当前的猜测值来计算一个更接近真实值的估计值,然后不断重复这个过程,最终获得满足精度要求的平方根近似值。
三、近似估算法近似估算法是通过对问题进行适当的简化和近似处理,从而得到一个较为接近真实值的结果。
近似估算法常用于一些复杂的数学问题或者无法精确计算的问题。
在实际应用中,我们可以根据问题的特点和要求来选择适合的近似估算方法。
例如,计算圆周率可以使用蒙特卡洛方法。
蒙特卡洛方法是通过随机模拟来估算数值。
在计算圆周率的过程中,我们可以在一个正方形内随机生成大量的点,然后统计落在圆内的点的数量。
通过统计数据,我们可以得到圆周率的近似值。
四、使用计算机算法随着计算机技术的不断发展,计算机算法在快速计算中发挥着重要作用。
大矩阵乘法
大矩阵乘法大矩阵乘法(matrix multiplication)是一种常见的矩阵运算,它的结果是两个矩阵的点乘积(dotproduct),它在线性代数(linear algebra)和计算机科学(computer science)中都有重要的应用。
在本文中,我们将介绍大矩阵乘法的定义、运算规则和实现方法,并讨论它在数据分析、图像处理和机器学习等领域的应用。
1. 大矩阵乘法的定义大矩阵乘法是指两个矩阵的点乘积,即将其中一列的每个元素与另外一个矩阵的相应行的每个元素相乘,并将乘积相加得到一个新的数字。
这个数字就是大矩阵乘法的结果。
例如,假设有两个矩阵A和B,它们的维度分别为m xn和n x p。
A = (a11, a12, … , a1n)(a21, a22, … , a2n) … (am1, am2, … , amn)B = (b11, b12, … , bp1)(b21, b22, … , bp2) … (bn1, bn2, … , bnp)则它们的点乘积C的维度为m x p,定义为:C = A x B = (c11,c12, … , cp1) (c21, c22, … , cp2) … (cm1, cm2, … , cmp) 其中, ci,j =ai1 bj1 + ai2 bj2 + … + ain bnj2. 大矩阵乘法的运算规则大矩阵乘法的运算规则如下:(1)两个矩阵的列数和行数必须匹配,即一个矩阵的列数等于另一个矩阵的行数。
(2)乘法不满足交换律,即A x B ≠ B x A,除非A 和B是对称矩阵。
(3)乘法满足结合律,即A x (B x C) = (A x B) x C。
(4)当A是一个标量(scalar)时,A x B = B x A = AB是对B中每个元素乘以A的值。
(5)当A和B都是对称矩阵(symmetric matrix)时,A x B和B x A都是对称矩阵。
3. 大矩阵乘法的实现方法大矩阵乘法有多种实现方法,包括暴力法(brute force)、分治法(divide and conquer)、Strassen算法等。
分治法
分治法对于一个规模为n的问题,若该问题可以容易地解决(比如说规模n较小)则直接解决,否则将其分解为k个规模较小的子问题,这些子问题互相独立且与原问题形式相同,递归地解这些子问题,然后将各子问题的解合并得到原问题的解。
这种算法设计策略叫做分治法。
分治法的基本思想任何一个可以用计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模有关。
问题的规模越小,越容易直接求解,解题所需的计算时间也越少。
例如,对于n个元素的排序问题,当n=1时,不需任何计算。
n=2时,只要作一次比较即可排好序。
n=3时只要作3次比较即可,…。
而当n较大时,问题就不那么容易处理了。
要想直接解决一个规模较大的问题,有时是相当困难的。
分治法的设计思想是,将一个难以直接解决的大问题,分割成一些规模较小的相同问题,以便各个击破,分而治之。
如果原问题可分割成k个子问题,1<k≤n ,且这些子问题都可解,并可利用这些子问题的解求出原问题的解,那么这种分治法就是可行的。
由分治法产生的子问题往往是原问题的较小模式,这就为使用递归技术提供了方便。
在这种情况下,反复应用分治手段,可以使子问题与原问题类型一致而其规模却不断缩小,最终使子问题缩小到很容易直接求出其解。
这自然导致递归过程的产生。
分治与递归像一对孪生兄弟,经常同时应用在算法设计之中,并由此产生许多高效算法。
分治法的适用条件分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征:1.该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决;2.该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题,即该问题具有最优子结构性质。
3.利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解;4.该问题所分解出的各个子问题是相互独立的,即子问题之间不包含公共的子子问题。
上述的第一条特征是绝大多数问题都可以满足的,因为问题的计算复杂性一般是随着问题规模的增加而增加;第二条特征是应用分治法的前提,它也是大多数问题可以满足的,此特征反映了递归思想的应用;第三条特征是关键,能否利用分治法完全取决于问题是否具有第三条特征,如果具备了第一条和第二条特征,而不具备第三条特征,则可以考虑贪心法或动态规划法。
分治法-大整数乘法和Strassen矩阵乘法
分治法-⼤整数乘法和Strassen矩阵乘法4.5.1 ⼤整数乘法对于100位甚⾄更多位的⼗进制之间的乘法运算还是⽐较复杂的。
我们使⽤经典的笔算算法来对两个n位整数相乘,第⼀个数中的n个数字都要被第⼆个数中的n个数字相乘,这样就需要做n2次相乘,⽽使⽤分治技术,我们就能设计出乘法次数少于n2次的算法。
先来看下这个简单公式:令,则我们实际上要处理的就是中间的这⼀部分,就是将这两次乘法转为⼀次乘法,具体实现可由下⾯这个公式得到:我们令,所以,原式为:额,这个算法还是有点复杂,代码不知道该怎么写。
4.5.2 S t rassen矩阵乘法V.Strassen在1969年发表了这个算法,它的成功依赖于这个发现:计算两个2阶⽅阵A和B的积C只需要进⾏7次乘法运算,⽽不是蛮⼒算法所需要的8次。
公式参照如下:其中,因此,对于两个2阶⽅阵相乘时,Strassen算法执⾏了7次乘法和18次加减法,⽽蛮⼒法需要执⾏8次乘法和4次加法。
虽然只是减少了⼀次乘法,但当矩阵的阶趋于⽆穷⼤时,算法卓越的效率就渐渐表现出来了。
代码实现这个算法对我来说感觉还是有点复杂:-),毕竟考虑的因素有很多,因为进⾏乘法运算的矩阵并不都是2n阶的,⽽且矩阵之间是⽆法进⾏乘法运算的,总之,思路感觉有点多啊。
以下代码是我排除了各种不定因素,且进⾏乘法运算的矩阵都是2n阶的⽅阵(好像是有点low哦,不过不管啦)。
代码实现:/*** Strassen算法进⾏矩阵相乘* @author xiaofeig* @since 2015.9.19* @param marix1 要进⾏相乘的矩阵1* @param marix2 要进⾏相乘的矩阵2* @return返回相乘的结果* */public static int[][] strassenMultiplyMatrix(int[][] marix1, int[][] marix2){if(marix1.length==1){return new int[][]{{marix1[0][0]*marix2[0][0]}};}int xLen=marix1[0].length;int yLen=marix1.length;int[][] a00=copyArrayOfRange(marix1, 0, 0, yLen/2, xLen/2);int[][] a01=copyArrayOfRange(marix1, 0, xLen/2, yLen/2, xLen);int[][] a10=copyArrayOfRange(marix1, yLen/2, 0, yLen, xLen/2);int[][] a11=copyArrayOfRange(marix1, yLen/2, xLen/2, yLen, xLen);xLen=marix2[0].length;yLen=marix2.length;int[][] b00=copyArrayOfRange(marix2, 0, 0, yLen/2, xLen/2);int[][] b01=copyArrayOfRange(marix2, 0, xLen/2, yLen/2, xLen);int[][] b10=copyArrayOfRange(marix2, yLen/2, 0, yLen, xLen/2);int[][] b11=copyArrayOfRange(marix2, yLen/2, xLen/2, yLen, xLen);int[][] m1=strassenMultiplyMatrix(plusMarix(a00, a11), plusMarix(b00, b11));int[][] m2=strassenMultiplyMatrix(plusMarix(a10, a11), b00);int[][] m3=strassenMultiplyMatrix(a00, minusMarix(b01, b11));int[][] m4=strassenMultiplyMatrix(a11, minusMarix(b10, b00));int[][] m5=strassenMultiplyMatrix(plusMarix(a00, a01), b11);int[][] m6=strassenMultiplyMatrix(minusMarix(a10, a00), plusMarix(b00, b01));int[][] m7=strassenMultiplyMatrix(minusMarix(a01, a11), plusMarix(b10, b11));int[][] newMarix1=plusMarix(minusMarix(plusMarix(m1, m4), m5), m7);int[][] newMarix2=plusMarix(m3, m5);int[][] newMarix3=plusMarix(m2, m4);int[][] newMarix4=plusMarix(minusMarix(plusMarix(m1, m3), m2), m6);return mergeMarix(newMarix1, newMarix2, newMarix3, newMarix4);}/*** 复制指定矩阵的某范围内的数据到以新的数组* @author xiaofeig* @since 2015.9.19* @param array ⽬标数组* @param i,j 左上⾓元素下标(包含)* @param m,n 右下⾓元素下标(不包含)* @return返回指定数组某范围的新数组* */public static int[][] copyArrayOfRange(int[][] array,int i,int j,int m,int n){int[][] result=new int[m-i][n-j];int index=0;while(i<m){result[index]=Arrays.copyOfRange(array[i], j, n);index++;i++;}return result;}/*** 进⾏矩阵之间的加法运算* @author xiaofeig* @since 2015.9.19* @param marix1 加数矩阵1* @param marix2 加数矩阵2* @return返回结果矩阵* */public static int[][] plusMarix(int[][] marix1,int[][] marix2){int[][] result=new int[marix1.length][marix1[0].length];for(int i=0;i<marix1.length;i++){for(int j=0;j<marix1[0].length;j++){result[i][j]=marix1[i][j]+marix2[i][j];}}return result;}/*** 进⾏矩阵之间的减法运算* @author xiaofeig* @since 2015.9.19* @param marix1 减数矩阵* @param marix2 被减数矩阵* @return返回结果矩阵* */public static int[][] minusMarix(int[][] marix1,int[][] marix2){int[][] result=new int[marix1.length][marix1[0].length];for(int i=0;i<marix1.length;i++){for(int j=0;j<marix1[0].length;j++){result[i][j]=marix1[i][j]-marix2[i][j];}}return result;}/*** 将四个矩阵合并为⼀个矩阵* @param marix1 数组1* @param marix2 数组2* @param marix3 数组3* @param marix4 数组4* @return返回合并之后的新矩阵* */public static int[][] mergeMarix(int[][] marix1,int[][] marix2,int[][] marix3,int[][] marix4){ int m=marix1.length,n=marix1[0].length;int[][] marix=new int[m*2][n*2];for(int i=0;i<marix.length;i++){for(int j=0;j<marix[i].length;j++){if(i<m){if(j<n){marix[i][j]=marix1[i][j];}else{marix[i][j]=marix2[i][j-n];}}else{if(j<n){marix[i][j]=marix3[i-m][j];}else{marix[i][j]=marix4[i-m][j-n];}}}}return marix;}算法分析:上⾯的代码我⽤了两个23阶的矩阵测试过,结果是正确的,其它阶数的矩阵我没测试,估计会有很多错误。
大数相乘
一、实验题目:用叠加法或分治法实现大整数的相乘二、实验内容:这种算法的思想是按照部分积的权值从低到高的顺序,每次计算出所有权值为i r的部分积,同时完成它们之间的累加,然后再计算权值更高的部分积,依次类推,直到计算出所有的部分积。
三、设计思想:叠加算法就是通用的笔算算法思想。
在两个大整数相乘中,它用第一个数的每一位去乘第二个数的每一位,再把运算结果按权值叠加,进位处理后,得到所求的结果四、代码:#define MAXLENGTH 1000#include <stdio.h>#include <string.h>void compute(char * a, char * b, char * c);void main(){char a[MAXLENGTH],b[MAXLENGTH],c[MAXLENGTH*2];puts("输入因数1:");gets(a);puts("输入因数2:");gets(b);compute(a,b,c);puts("积:");puts(c);getchar();}void compute(char * a,char * b,char * c){int i,j,m,n;long sum,carry;m=strlen(a)-1;n=strlen(b)-1;for (i=m;i>=0;i--)a[i]-='0';for (i=n;i>=0;i--)b[i]-='0';c[m+n+2]='\0';carry=0;for(i=m+n;i>=0;i--) /* i 为坐标和*/{sum=carry;if((j=i-m)<0)j=0;for(;j<=i&&j<=n;j++) /* j 为纵坐标*/sum+=a[i-j]*b[j]; /* 累计一组数的和*/c[i+1]=sum%10+'0'; /* 算出保留的数字*/carry=sum/10; /* 算出进位*/}if((c[0]=carry+'0')=='0') /* if no carry, */c[0]='\040'; /* c[0] equals to space */}五、实验结果(截图):六、实验心得:这次实习让我学习到了好多东西,也认识到了自己好多方面的不足,我一定在今后的学习还是生活中更加的努力,不要让自己落后与人。
改进的大整数相乘快速算法
[ s a t h ae c s n t l r m t r u et u e o u i i t n f u b r a dt sr u e t o p t i a Abt c ]T i pp r ou ea oi e c en mbr f lp c i r won m e n u e csh c m u t n l r s f o h g t o d h h m t lao o t s h d e ao
a e i to uc d a d t ertme c s sc mpa e t h to t ec re t a g t g r u t i a i l o i m . r r d e n i i — o t o n h i r d wi t a f h u r n r ei e e l pl t h l n m i c on ag rt h
变换 算 法 ,但 都达 不到理 想 的效 果 。 J
9 e dwh l n ie 1 n i 0e d f 1 s l -Re u t t mp Re u t - s l+ e 1  ̄
1 ND Num 2E
本 文在 前人 研究 的基 础上 ,利 用分 治法 思想 ,提 出 J
第3 8卷 第 l 期 6
V0 - 8 l3
・
计
算
机
工
程
21 0 2年 8月
A u us 2 2 g t 01
No 1 .6
Co pu e m t rEng n e i g i e rn
安 全技 术 ・
文章编号:l 0_48 02 6_1 —0 文献 0 -32( 11_02 3 0_ 2 ) 1 标识码: A
5N+ 一i
6wh l i eN> O
计算机基础知识(计算机基本运算)
计算机基础知识(计算机基本运算)计算机基础知识(计算机基本运算)计算机基础知识是指计算机科学的核心概念和技术,是每个计算机科学学习者必须掌握的基本知识。
而计算机基本运算是计算机中最基本、最重要的运算方式。
在本文中,我们将深入探讨计算机基本运算的原理和应用。
一、整数运算在计算机中,整数运算是最常见的运算之一。
计算机以二进制形式存储和运算整数。
整数运算主要包括加法、减法、乘法和除法。
1. 加法加法是将两个数值相加得到一个结果的运算。
计算机通过将两个二进制数的每一位相加来实现加法运算。
当位相加结果大于1时,产生进位。
通过连续的进位,计算机可以实现任意位数整数的加法运算。
2. 减法减法是将一个数值从另一个数值中减去得到一个结果的运算。
计算机通过补码的方式实现减法运算。
补码是一种表示负数的方式,可以将减法转换为加法运算。
3. 乘法乘法是将两个数值相乘得到一个结果的运算。
计算机通过多次的移位和加法运算实现乘法。
对于大数乘法,计算机采用分治算法,将乘法分解为多个小规模乘法的组合。
4. 除法除法是将一个数值除以另一个数值得到一个结果的运算。
计算机通过多次的减法和移位运算实现除法。
对于大数除法,计算机采用迭代逼近的方式进行计算。
二、浮点数运算除了整数运算,计算机还支持浮点数运算。
浮点数是一种表示实数的方式,可以表示非常大或非常小的数值。
浮点数运算主要包括加法、减法、乘法和除法。
1. 加法浮点数加法运算与整数加法运算类似,需要对指数和尾数进行对齐,并进行相应的进位和舍入处理。
计算机根据浮点数的规范,将两个浮点数相加得到一个结果。
2. 减法浮点数减法运算也类似于整数减法运算,需要对指数和尾数进行对齐,并进行进位和舍入处理。
计算机将两个浮点数相减得到一个结果。
3. 乘法浮点数乘法运算需要对指数和尾数进行运算,并进行进位和舍入处理。
计算机通过移位和加法运算实现浮点数乘法。
4. 除法浮点数除法运算需要对指数和尾数进行运算,并进行进位和舍入处理。
integer 乘法
integer 乘法
在计算机科学中,integer 乘法是指计算整数之间的乘积。
整数乘法是一种基本的算术运算,它在计算机科学中有广泛的应用。
在编程语言中,经常使用符号 * 表示整数乘法操作。
整数乘法可以通过多种算法来实现。
最简单的方法是使用基本的竖式
乘法算法,该方法将两个整数分别拆分成位数字,并将每个位数字相乘,然后将结果相加。
这种方法效率较低,适用于小规模数据的计算。
更高效的整数乘法算法包括 Karatsuba 算法和Schönhage-Strassen 算法等。
这些算法利用了分治和FFT(快速傅里叶变换)等技术来降
低复杂度,并且能够处理大规模数据。
在实际编程中,我们通常会使用编程语言提供的内置函数来执行整数
乘法操作。
例如,在Python 中可以使用* 运算符进行整数乘法运算:
```
a = 2
b = 3
c = a * b
print(c) # 输出 6
```
需要注意的是,在进行整数乘法运算时可能会出现溢出问题。
当两个
较大的整数相乘时,结果可能超出所能表示的范围,导致溢出。
因此,在进行整数乘法运算时,需要注意数据类型的选择和数据范围的限制,以避免溢出问题的发生。
总之,整数乘法是计算机科学中一个基本的算术运算,它有多种实现
方法和应用场景。
在实际编程中,我们需要根据具体情况选择合适的
算法和数据类型,并注意处理可能出现的溢出问题。
分治法大整数乘法课件
ab a b a b
d d d
★ 合并排序
待排序元素集合一分为二,每个子集继续递归拆分,直到分解到仅一个 元素为止。然后,两两合并为一个有序集即完成了排序。过程如下:
83267154 8326 83 8 38 2368 12345678 3 2 26 26 6 7 17 1457 71 1 5 45 7154 54 4
Partiti Partition o n A[0]... A[ s 1] A[ s ] A[ s 1]... A[ n 1] A[ s ] A[ s ]
两次扫描法确定分区(Partition)
分治法应用简例的过程图解
已知:S = { 30, 11, 42, 22, 1, 55, 21, 43 } 有 n = 23 个元素 求:S 的最大元素
S { 30, 11, 42, 22 , 1, 55, 21, 43 }
(1 )
S1
(2)
{ 30, 1 1 , 42 , 2 2 }
S2
合并排序之分治算法
分解
M ergeS ort ( A [0 ... n 1] ) { if ( n 1) { // 新 生 成 两 个 临 时 数 组 B 、 C
copy A [0 ... n / 2 1] to B [0 ... n / 2 1] copy A [ n / 2 .. . n 1] to C [0 ... n / 2 ] M ergeS ort ( B ) M ergeS ort ( C ) // 递 归 拆 分 // 递 归 拆 分 // 合 并 B , C A
合并排序递归算法演示:
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#include<stdio.h>#include<malloc.h>#include<stdlib.h>#include<math.h>#define DATASIZE 1000//该函数用以接收用户输入的大整数,返回值为该大整数的数字位数int InputBigInt(int arr[]){char ch;int i=0;printf("Input a Big Interger:");while(1){scanf("%c",&ch);if(ch=='\n') break;else arr[i++]=ch-'0';}return i;}//该函数通过在较短的大整数之前填充0的方式,将两个大整数的位数对齐,返回值为较长的那个大整数的位置int AlignArray(int *a,int len_a,int *b,int len_b){int len_align=len_a;if(len_a>len_b){for(int i=len_b-1;i>=0;i--)b[i+(len_a-len_b)]=b[i];for(int i=0;i<len_a-len_b;i++)b[i]=0;len_align=len_a;}else if(len_a<len_b){for(int i=len_a-1;i>=0;i--)a[i+(len_b-len_a)]=a[i];for(int i=0;i<len_b-len_a;i++)a[i]=0;len_align=len_b;}return len_align;}//该函数通过删去大整数前面无意义的0来得到其真实的数字位数int Adjust(int a[],int len){while(a[0]==0){int j=1;do{a[j-1]=a[j];j++;}while(j<len);len--;}return len;}//两个长度为length的大整数做加法,得到的结果放到数组C中,长度为length+1 int Add(int a[],int b[],int c[],int length){int carry=0;for(int i=length-1;i>=0;i--){int t=a[i]+b[i]+carry;c[i+1]=t%10;carry=t/10;}c[0]=carry;return length+1;}//两个长度为length的大整数做减法,得到的结果放到数组C中,长度为length int Sub(int a[],int b[],int c[],int length){int borrow=0;for(int i=length-1;i>=0;i--){a[i]=a[i]-borrow;if(a[i]>=b[i]){c[i]=a[i]-b[i];borrow=0;}else{int t=a[i]+10-b[i];borrow=1;}}return length;}//分治法求两个大整数的乘积,它只需要更少次数的乘法,但是它必须递归int DividBigIntMultiply(int a[],int b[],int c[],int len){int l=len/2;if(len==1){int t=a[0]*b[0];c[0]=t/10;c[1]=t%10;return 2;}else if(len==2){int t1=a[1]*b[1];c[3]=t1%10;int t2=a[0]*b[1]+a[1]*b[0]+t1/10;c[2]=t2%10;int t3=a[0]*b[0]+t2/10;c[1]=t3%10;c[0]=t3/10;return 4;}else{int *a1,*a0,*b1,*b0;a1=(int *)malloc(l*sizeof(int));a0=(int *)malloc((len-l)*sizeof(int));b1=(int *)malloc(l*sizeof(int));b0=(int *)malloc((len-l)*sizeof(int));if(a1==NULL || a0==NULL || b1==NULL || b0==NULL){printf("内存分配失败,递归失败,程序退出!\n");exit(0);}//将原来的两个大整数,分治为一半,分别放入到a1,a0和b1,b0四个数组当中去for(int i=0;i<l;i++){a1[i]=a[i];b1[i]=b[i];}for(int i=l;i<len;i++){a0[i-l]=a[i];b0[i-l]=b[i];}int l1=AlignArray(a1,l,a0,len-l);int l2=AlignArray(b1,l,b0,len-l);l=l1;//先求得c2和c0,直接做乘法就可以了int *c2,*c0;c2=(int *)malloc(2*l*sizeof(int));c0=(int *)malloc(2*l*sizeof(int));if(c2==NULL || c0==NULL){printf("内存分配失败,递归失败,程序退出!\n");exit(0);}DividBigIntMultiply(a1,b1,c2,l); //c2=a1*b1,长度为2*lDividBigIntMultiply(a0,b0,c0,l); //c0=a0*b0,长度为2*l//再来求得c1,这里有乘法也有加法,还有减法//c1=(a1+a0)*(b1+b0)-(c2+c0)int *t1,*t2,*t3,*t4,*c1;t1=(int *)malloc((1+l)*sizeof(int)); //t1=a1+a0t2=(int *)malloc((1+l)*sizeof(int)); //t2=b1+b0t3=(int *)malloc((1+2*l)*sizeof(int)); //t3=t1*t2t4=(int *)malloc(2*(l+1)*sizeof(int)); //t4=c2+c0c1=(int *)malloc(2*(l+1)*sizeof(int)); //c1=t3-t4if(t1==NULL || t2==NULL || t3==NULL){printf("内存分配失败,递归失败,程序退出!\n");exit(0);}int len1=Add(a1,a0,t1,l); //t1=a1+a0,长度为l+1int len2=Add(b1,b0,t2,l); //t2=b1+b0,长度为l+1int len4=Add(c2,c0,t4,2*l); //t4=c2+c0,长度为2*l+1int len3=AlignArray(t1,len1,t2,len2);DividBigIntMultiply(t1,t2,t3,len3); //t3=t1*t2,长度为2*(l+1)int k=AlignArray(t4,len4,t3,len3); //将c1与t3对齐,长度为2*(l+1)int len5=Sub(t4,t3,c1,k); //c1=t4-t3,长度为2*(l+1)//打印输出c2,c1和c0int i=0;printf("c2=");while(c2[i]==0) i++;for(;i<2*l;i++)printf("%d",c2[i]);printf("\n");int j=0;printf("c0=");while(c0[j]==0) j++;for(;j<2*l;j++)printf("%d",c0[j]);printf("\n");int n=0;printf("c1=");while(c1[n]==0) n++;for(;n<len5;n++)printf("%d",c1[n]);printf("\n");}return 2*len;}void main(){int a[DATASIZE],b[DATASIZE],c[2*DATASIZE];int len_a,len_b,len_align;len_a=InputBigInt(a); //输入大整数alen_b=InputBigInt(b); //输入大整数blen_align=AlignArray(a,len_a,b,len_b); //针对两个大整数做对齐int l=DividBigIntMultiply(a,b,c,len_align);int i=0;while(c[i]==0) i++;for(;i<l;i++)printf("%d",c[i]);printf("\n");}。