小灰 程序员小灰
本期封面作者:会飞的皮卡丘
前一段时间,小灰发布了一篇有关大整数相加的漫画,没看过的小伙伴可以先看一看:
那么,大整数相乘又是如何实现的呢?
起初,小灰认为只要按照大整数相加的思路稍微做一下变形,就可以轻松实现大整数相乘。但是随着深入的学习,小灰才发现事情并没有那么简单......
————— 第二天 —————
怎样列出这个乘法竖式呢?以 93281 X 2034 为例,竖式如下:
在程序中,我们可以利用int型数组,把两个大整数按位进行存储,再把数组中的元素像小学竖式那样逐个进行计算。
这个乘法竖式的计算过程可以大体分为两步:
1.整数B的每一个数位和整数A所有数位依次相乘,得到中间结果。
2.所有中间结果相加,得到最终结果。
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下面,我们的推导会有一些烧脑,请大家坐稳扶好~~
大整数从高位到低位,被平分成了两部分。设整数1的高位部分是A,低位部分是B;整数2的高位部分是C,低位部分是D,那么有如下等式:
如果把大整数的长度抽象为n,那么:
因此,整数1与整数2 的乘积可以写成下面的形式:
如此一来,原本长度为n的大整数的1次乘积,被转化成了长度为n/2的大整数的4次乘积(AC,AD,BC,BD)。
什么是master定理呢?
master定理的英语名称是master theorem,它为许多由分治法得到的递推关系式提供了渐进时间复杂度分析。
设常数a >= 1,b > 1,如果一个算法的整体计算规模 T(n) = a T(n / b) + f(n),那么则有如下规律:
假设两个长度为n的大整数相乘,整体运算规模是T(n) 。
根据刚才得到的结论,两个大整数相乘被拆分成四个较小的乘积:
所以在第一次分治时,T(n)和T(n/2)有如下关系:
T(n) = 4T(n/2) + f(n)
其中f(n)是4个乘积结果相加的运算规模,f(n)的渐进时间复杂度很明显是O(n)。
把这个关系带入到master定理的公式 T(n) = a T(n / b) + f(n) 当中,
此时 a=4, b=2。
此时,把a和b的值,以及f(n)的时间复杂度带入到master定理的第一个规律,也就是下面的规律:
发现正好符合条件。
怎么符合呢?推导过程如下:
所以我们的平均时间复杂度是:
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标签:复杂度,整数,竖式,相乘,master,漫画,小灰 来源: https://blog.51cto.com/u_15127650/2835000
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