博客
关于我
优化 Karatsuba 乘法(老物)
阅读量:429 次
发布时间:2019-03-06

本文共 1069 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

Karatsuba 递归式乘法算法是一个高效的多项式乘法方法,特别适用于大数相乘时的分解与优化。以下是该算法的详细推导与实现思路。

Karatsuba 相乘算法推导

在 Karatsuba 算法中,两个多项式的乘法被分解为以下形式:

h(x) = (a * x + b) * (c * x + d)

将多项式拆分为两部分,分别乘以10^x,然后合并结果:

h(x) = a * c * 10^(2 * pos) + [(a + b) * (c + d) - a * c - b * d] * 10^pos + (b + d)

其中,pos 是两个多项式较大部分的中间点,用于决定拆分的位置。将较大的数值分为两部分,较小的部分保持完整:

x = x1 * 10^pos + x0y = y1 * 10^pos + y0

然后分别计算两个部分的乘积,最后合并结果:

(x1 * y1) * 10^pos + [(x1 + x0) * (y1 + y0) - (x1 * y1) - (x0 * y0)] * 10^pos + (x0 + y0)

Karatsuba 相乘算法示例

1234 * 5678 为例,pos 取较大数的中间位数(这里取3位):

x = 1234, y = 5678, pos = 3x1 = 12, x0 = 34y1 = 56, y0 = 78

计算各部分乘积:

(x1 * y1) = 12 * 56 = 672(x1 + x0) = 12 + 34 = 46(y1 + y0) = 56 + 78 = 134(x1 * y1) = 672(x0 * y0) = 34 * 78 = 2652

代入公式:

h(x) = 672 * 10^3 + [46 * 134 - 672 - 2652] * 10^3 + (34 + 78)
= 672000 + (6174 - 3324) * 1000 + 112= 672000 + 285000 + 112= 957112

性能优化与应用

在实际实现中,Karatsuba 算法通过递归方法优化了乘法的效率。关键点包括:

  • 递归终止条件:当两个数值均小于0时,直接返回它们的乘积。
  • 减少重复计算:将需要重复计算的部分存储,避免多次计算。
  • 数值拆分:根据数值大小决定拆分位置,减少递归深度。
  • 这种方法在大数乘法、密码学、 BigNumber 计算等领域有广泛应用,尤其是在需要高精度计算的场景中。

    通过上述方法,可以有效地实现高效的多项式乘法算法,满足复杂计算需求。

    转载地址:http://ajbyz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Netty源码—2.Reactor线程模型一
    查看>>
    Netty源码—4.客户端接入流程一
    查看>>
    Netty源码—4.客户端接入流程二
    查看>>
    Netty源码—5.Pipeline和Handler一
    查看>>
    Netty源码—6.ByteBuf原理二
    查看>>
    Netty源码—7.ByteBuf原理三
    查看>>
    Netty源码—7.ByteBuf原理四
    查看>>
    Netty的Socket编程详解-搭建服务端与客户端并进行数据传输
    查看>>
    Netty相关
    查看>>
    Network Dissection:Quantifying Interpretability of Deep Visual Representations(深层视觉表征的量化解释)
    查看>>
    Network Sniffer and Connection Analyzer
    查看>>
    Nginx + uWSGI + Flask + Vhost
    查看>>
    Nginx Location配置总结
    查看>>
    Nginx 反向代理解决跨域问题
    查看>>
    nginx 后端获取真实ip
    查看>>
    Nginx 学习总结(17)—— 8 个免费开源 Nginx 管理系统,轻松管理 Nginx 站点配置
    查看>>
    nginx 常用配置记录
    查看>>
    Nginx 我们必须知道的那些事
    查看>>
    Nginx 的 proxy_pass 使用简介
    查看>>
    Nginx 的配置文件中的 keepalive 介绍
    查看>>