分治(Divide and Conquer)算法:问题能够分解为子问题,每一个问题是能够独立的解决的,从子问题的解能够构建原问题。

Divide:中间分、随机分、奇偶分等,将问题分解成独立的子问题

Conquer:子问题的解能够单独解决,从子问题的解构建原问题终于的解

Combine:每一步将子问题产生的解进行合并得到终于的解。合并的复杂度影响终于的算法时间复杂度

Karatsuba算法是在普通乘法算法的基础上进行的提升,使得终于的复杂度从O(n^2)变为了O(n^1.585)。基本思想是将原问题的规模每次减小一般。而且每次解决三个子问题:

X =  Xl*2n/2 + Xr    [Xl 左側n/2位数  Xr 右側n/2位数]
Y = Yl*2n/2 + Yr [Yl 左側n/2位数 Yr 右側n/2位数]
XY = (Xl*2n/2 + Xr)(Yl*2n/2 + Yr)
= 2n XlYl + 2n/2(XlYr + XrYl) + XrYr
XY = 2n XlYl + 2n/2 * [(Xl + Xr)(Yl + Yr) - XlYl - XrYr] + XrYr
XY = 22ceil(n/2) XlYl + 2ceil(n/2) * [(Xl + Xr)(Yl + Yr) - XlYl - XrYr] + XrYr

从而得到终于的算法时间复杂度为T(n) = 3T(n/2) + O(n)。得到T(n) = O(n^1.585)。算法的伪代码例如以下:

karatsuba(num1, num2)
if (num1 < 10) or (num2 < 10)
return num1*num2
/* calculates the size of the numbers */
m = max(size_base10(num1), size_base10(num2))
m2 = m/2
/* split the digit sequences about the middle */
high1, low1 = split_at(num1, m2)
high2, low2 = split_at(num2, m2)
/* 3 calls made to numbers approximately half the size */
z0 = karatsuba(low1,low2)
z1 = karatsuba((low1+high1),(low2+high2))
z2 = karatsuba(high1,high2)
return (z2*10^(2*m2))+((z1-z2-z0)*10^(m2))+(z0)

以下是使用C++详细实现的过程。假设直接使用整数类型实现。可能会发生溢出,因此使用输入的字符串表示。实际运算的过程将字符串转换为数组进行加、减、乘操作。先看终于的算法实现:

string Multiplicate(string x, string y)
{
int len = GetSameSize(x, y);
if (len == 0) return 0;
if (len == 1) return MultiplyString(x, y);
int p = len % 2 == 0 ? len / 2 : len / 2 + 1; string Xh = x.substr(0, len / 2);
string Yh = y.substr(0, len / 2);
string Xl = x.substr(len / 2);
string Yl = y.substr(len / 2); string P1 = Multiplicate(Xh, Yh);
string P2 = Multiplicate(Xl, Yl);
string P3 = Multiplicate(AddString(Xh, Xl), AddString(Yh, Yl)); return
AddString(
AddString(
MultiplyPower(P1, 2 * p),
MultiplyPower(MinusString(MinusString(P3, P1), P2), p)
), P2
);
}

上述就是依照伪代码进行实现,可是使用了字符串的数字运算操作。包含字符串与数组的转换,数组加、减、乘,详细实现例如以下:

void StringToArray(string a, int *arr)
{
int n = a.size();
for(int i = 0; i < n; i++)
arr[n - i - 1] = a.at(i) - '0';
}
void ArrayToString(int *arr, int len, string & a)
{
for(int i = 0; i < len; i++)
a += '0' + arr[len - i - 1];
}
string DelPreZero(string a)
{
int zeros = 0;
for (int i = 0; i < a.size(); i++)
if (a.at(i) == '0') zeros++;
else break;
if (zeros == a.size()) return "0";
return a.substr(zeros);
}
void MultiplyArray(int a[], int la, int b[], int lb, int *arr)
{
int i;
for (i = 0; i < la; i++)
for (int j = 0; j < lb; j++)
arr[i + j] += a[i] * b[j];
for (i = 0; i < la + lb - 1; i++)
{
arr[i + 1] += arr[i] / 10;
arr[i] = arr[i] % 10;
}
}
void AddArray(int a[], int la, int b[], int lb, int *arr)
{
int i;
int len = la > lb ? lb : la;
for (i = 0; i < len; i++)
arr[i] += a[i] + b[i];
if (la > lb)
{
for (i = lb; i < la; i++)
arr[i] = a[i];
for (i = 0; i < la; i++)
{
arr[i + 1] += arr[i] / 10;
arr[i] = arr[i] % 10;
}
}
else
{
for (i = la; i < lb; i++)
arr[i] = b[i];
for (i = 0; i < lb; i++)
{
arr[i + 1] += arr[i] / 10;
arr[i] = arr[i] % 10;
}
}
}
void MinusArray(int a[], int la, int b[], int lb, int *arr) //a must be bigger than b
{
int i;
for (i = 0; i < lb; i++)
arr[i] = a[i] - b[i];
for (i = lb; i < la; i++)
arr[i] = a[i];
for (i = 0; i < la - 1; i++)
{
if (arr[i] < 0)
{
arr[i + 1]--;
arr[i] = 10 + arr[i];
}
}
}
string MultiplyString(string a, string b)
{
int m = a.size(), n = b.size();
int *arrA = new int[m];
int *arrB = new int[n];
StringToArray(a, arrA);
StringToArray(b, arrB); int *arrC = new int[m + n];
for(int i = 0; i < n + m; i++) arrC[i] = 0; string rst;
MultiplyArray(arrA, m, arrB, n, arrC);
ArrayToString(arrC, m + n, rst); delete []arrA;
delete []arrB;
delete []arrC;
return DelPreZero(rst);
} string AddString(string a, string b)
{
int m = a.size(), n = b.size();
int *arrA = new int[m];
int *arrB = new int[n];
StringToArray(a, arrA);
StringToArray(b, arrB); int i, len = m > n ? m : n;
int *arrC = new int[len + 1];
for(i = 0; i < len + 1; i++) arrC[i] = 0;
AddArray(arrA, m, arrB, n, arrC); string rst;
ArrayToString(arrC, len + 1, rst); delete []arrA;
delete []arrB;
delete []arrC;
return DelPreZero(rst);
} string MultiplyPower(string a, int len)
{
for(int i = 0; i < len; i++)
a += '0'; return DelPreZero(a);
} string MinusString(string a, string b)
{
int m = a.size(), n = b.size();
int *arrA = new int[m];
int *arrB = new int[n];
StringToArray(a, arrA);
StringToArray(b, arrB); string rst;
int i, len = m > n ? m : n;
int *arrC = new int[len];
for(i = 0; i < len; i++) arrC[i] = 0; MinusArray(arrA, m, arrB, n, arrC);
ArrayToString(arrC, len, rst); delete []arrA;
delete []arrB;
delete []arrC;
return DelPreZero(rst);
}

主要是涉及到字符串与数组的转换中字符串在数字中是逆序的,进行数组运算时方便,同一时候对于数组间的减法。仅仅支持a 大于b的减法,假设是a 小于b能够用b减去a后再取反就可以。还有就是对数组的动态空间申请后,须要及时释放。

參考:

1.http://www.geeksforgeeks.org/divide-and-conquer-set-2-karatsuba-algorithm-for-fast-multiplication/

2.http://en.wikipedia.org/wiki/Karatsuba_algorithm#Pseudo_Code_Implementation


分治算法——Karastsuba算法的更多相关文章

  1. 最短路径算法-Dijkstra算法的应用之单词转换(词梯问题)(转)

    一,问题描述 在英文单词表中,有一些单词非常相似,它们可以通过只变换一个字符而得到另一个单词.比如:hive-->five:wine-->line:line-->nine:nine- ...

  2. GMM算法k-means算法的比较

    1.EM算法 GMM算法是EM算法族的一个具体例子. EM算法解决的问题是:要对数据进行聚类,假定数据服从杂合的几个概率分布,分布的具体参数未知,涉及到的随机变量有两组,其中一组可观测另一组不可观测. ...

  3. 简单易学的机器学习算法——EM算法

    简单易学的机器学习算法——EM算法 一.机器学习中的参数估计问题 在前面的博文中,如“简单易学的机器学习算法——Logistic回归”中,采用了极大似然函数对其模型中的参数进行估计,简单来讲即对于一系 ...

  4. 重新想象 Windows 8 Store Apps (31) - 加密解密: 哈希算法, 对称算法

    原文:重新想象 Windows 8 Store Apps (31) - 加密解密: 哈希算法, 对称算法 [源码下载] 重新想象 Windows 8 Store Apps (31) - 加密解密: 哈 ...

  5. Hash散列算法 Time33算法

    hash在开发由频繁使用.今天time33也许最流行的哈希算法. 算法: 对字符串的每一个字符,迭代的乘以33 原型: hash(i) = hash(i-1)*33 + str[i] ; 在使用时.存 ...

  6. 变易算法 - STL算法

    欢迎访问我的新博客:http://www.milkcu.com/blog/ 原文地址:http://www.milkcu.com/blog/archives/mutating-algorithms.h ...

  7. STL非变易算法 - STL算法

    欢迎访问我的新博客:http://www.milkcu.com/blog/ 原文地址:http://www.milkcu.com/blog/archives/1394600460.html 原创:ST ...

  8. 【啊哈!算法】算法7:Dijkstra最短路算法

    上周我们介绍了神奇的只有五行的Floyd最短路算法,它可以方便的求得任意两点的最短路径,这称为“多源最短路”.本周来来介绍指定一个点(源点)到其余各个顶点的最短路径,也叫做“单源最短路径”.例如求下图 ...

  9. 【啊哈!算法】算法6:只有五行的Floyd最短路算法

            暑假,小哼准备去一些城市旅游.有些城市之间有公路,有些城市之间则没有,如下图.为了节省经费以及方便计划旅程,小哼希望在出发之前知道任意两个城市之前的最短路程.         上图中有 ...

随机推荐

  1. Anaconda 安装 OpenCV 遇到的问题

    1. 使用 pip install   安装 OpenCV 2. 对于 Ananconda 安装 OpenCV ,通常会遇到无法 import 的情况, 这是由于 anaconda 本身没有遵循 PE ...

  2. POJ1284 Primitive Roots [欧拉函数,原根]

    题目传送门 Primitive Roots Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 5434   Accepted:  ...

  3. Hadamard product

    按元素乘积. python中Hadamard product和matrix product的区分: For numpy.ndarray objects, * performs elementwise ...

  4. HDU 6052 To my boyfriend(概率 贡献)

    To my boyfriend Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)T ...

  5. Xcode_7_GM_seed.dmg下载

    Xcode_7_GM_seed.dmg下载     Xcode_7_GM_seed.dmg  免费下载链接: http://pan.baidu.com/s/1pJ7oGAZ 密码: y5bx

  6. Codeforces 980 D. Perfect Groups

    \(>Codeforces\space980 D. Perfect Groups<\) 题目大意 : 设 \(F(S)\) 表示在集合\(S\)中把元素划分成若干组,使得每组内元素两两相乘 ...

  7. Problem B: 深入浅出学算法003-计算复杂度

    Description 算法复杂度一般分为:时间复杂度.空间复杂度.编程复杂度. 这三个复杂度本身是矛盾体,不能一味地追求降低某一复杂度,否则会带来其他复杂度的增加.在权衡各方面的情况下,降低时间复杂 ...

  8. Problem G: 切煎饼

    Description 王小二自夸刀工不错,有人放一张大的圆煎饼在砧板上,问他:饼不允许离开砧板,切100刀最多能切多少块? Input 多组测试数据,每组输入1个整数,代表切的刀数 Output 每 ...

  9. BZOJ 3571 画框 KM算法 最小乘积最大权匹配

    题意 有n个画框和n幅画.若第i幅画和第j个画框配对,则有平凡度Aij和违和度Bij,一种配对方案的总体不和谐度为∑Aij*∑Bij.求通过搭配能得到的最小不和谐度是多少. n <= 70. 分 ...

  10. Bellman-ford 算法详解

    昨天说的dijkstra固然很好用,但是却解决不了负权边,想要解决这个问题,就要用到Bellman-ford. 我个人认为Bellman-Ford比dijkstra要好理解一些,还是先上数据(有向图) ...