大整数的乘法运算
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。 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。 由此,X=A2^n/2+B,Y=C^2n/2+D。这样,X和Y的乘积为:
XY=(A^2n/2+B)(C2^n/2+D)=AC2^n+(AD+CB)2^n/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2^n和乘2^n/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)
XY=AC2^n+[(A-B)(D-C)+AC+BD]2^n/2+BD (3)
虽然,式(3)看起来比式(1)复杂些,但它仅需做3次n/2位整数的乘法(AC,BD和(A-B)(D-C)),6次加、减法和2次移位。由此可得:
(4) 用解递归方程的套用公式法马上可得其解为T(n)=O(nlog3)=O(n1.59)。 (未完待续,只实现了第一种复杂度的情况)
import java.util.Scanner; public class DaShuChengFa { static int[] ix; static int[] iy; public static void main(String[] args) { System.out.println("输入两个二进制大数(位数为2的幂):"); Scanner input=new Scanner(System.in); String x,y; char[] cx; char[] cy; x=input.nextLine(); y=input.nextLine(); ix=new int[x.length()]; iy=new int[y.length()]; cx=x.toCharArray(); cy=y.toCharArray(); for (int i = 0; i < cy.length; i++) { ix[i]=(int)cx[i]-48; iy[i]=(int)cy[i]-48; } System.out.println(cheng(0,cy.length)); } public static int cheng(int num1,int num2,int l){ if(l==1){ return ix[num1]*iy[num2]; } else{ return (int) (cheng(num1,num2,l/2)*Math.pow(2,l)+ (cheng(num1,num2+l/2,l/2)+cheng(num1+l/2,l/2))*Math.pow(2,l/2)+ cheng(num1+l/2,l/2)); } } } (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |