package chap04_Divide_And_Conquer;

import static org.junit.Assert.*;

import java.util.Arrays;

import org.junit.Test;

/**
* 矩阵相乘的算法
*
* @author xiaojintao
*
*/
public class MatrixOperation {
/**
* 普通的矩阵相乘算法,c=a*b。其中,a、b都是n*n的方阵
*
* @param a
* @param b
* @return c
*/
static int[][] matrixMultiplicationByCommonMethod(int[][] a, int[][] b) {
int n = a.length;
int[][] c = new int[n][n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
c[i][j] = 0;
for (int k = 0; k < n; k++) {
c[i][j] += a[i][k] * b[k][j];
}
}
}
return c;
} /**
* strassen 算法求矩阵乘法 n为2的幂
*
* @param a
* @param b
* @return
*/
static int[][] matrixMultiplicationByStrassen(int[][] a, int[][] b) {
int n = a.length;
if (n == 1) {
int[][] c = new int[1][1];
c[0][0] = a[0][0] * b[0][0];
return c;
}
int m = n / 2;
int[][] a11, a12, a21, a22, b11, b12, b21, b22;
int[][] c = new int[n][n];
a11 = new int[m][m];
a12 = new int[m][m];
a21 = new int[m][m];
a22 = new int[m][m];
b11 = new int[m][m];
b12 = new int[m][m];
b21 = new int[m][m];
b22 = new int[m][m]; for (int i = 0; i < m; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
a11[i][j] = a[i][j];
}
}
for (int i = 0; i < m; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
b11[i][j] = b[i][j];
}
}
for (int i = 0; i < m; i++) {
for (int j = m; j < n; j++) {
a12[i][j - m] = a[i][j];
}
}
for (int i = 0; i < m; i++) {
for (int j = m; j < n; j++) {
b12[i][j - m] = b[i][j];
}
}
for (int i = m; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
a21[i - m][j] = a[i][j];
}
}
for (int i = m; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
b21[i - m][j] = b[i][j];
}
}
for (int i = m; i < n; i++) {
for (int j = m; j < n; j++) {
a22[i - m][j - m] = a[i][j];
}
}
for (int i = m; i < n; i++) {
for (int j = m; j < n; j++) {
b22[i - m][j - m] = b[i][j];
}
}
int[][] s1 = matrixMinus(b12, b22);
int[][] s2 = matrixAdd(a11, a12);
int[][] s3 = matrixAdd(a21, a22);
int[][] s4 = matrixMinus(b21, b11);
int[][] s5 = matrixAdd(a11, a22);
int[][] s6 = matrixAdd(b11, b22);
int[][] s7 = matrixMinus(a12, a22);
int[][] s8 = matrixAdd(b21, b22);
int[][] s9 = matrixMinus(a11, a21);
int[][] s10 = matrixAdd(b11, b12); int[][] p1 = matrixMultiplicationByStrassen(a11, s1);
int[][] p2 = matrixMultiplicationByStrassen(s2, b22);
int[][] p3 = matrixMultiplicationByStrassen(s3, b11);
int[][] p4 = matrixMultiplicationByStrassen(a22, s4);
int[][] p5 = matrixMultiplicationByStrassen(s5, s6);
int[][] p6 = matrixMultiplicationByStrassen(s7, s8);
int[][] p7 = matrixMultiplicationByStrassen(s9, s10); int[][] t1, t2, t3;
t1 = matrixAdd(p5, p4);
t2 = matrixMinus(t1, p2);
int[][] c11 = matrixAdd(t2, p6);
int[][] c12 = matrixAdd(p1, p2);
int[][] c21 = matrixAdd(p3, p4);
t1 = matrixAdd(p5, p1);
t2 = matrixMinus(t1, p3);
int[][] c22 = matrixMinus(t2, p7);
c = matrixConbine(c11, c12, c21, c22);
return c;
} /**
* 矩阵加法 c=a+b
*
* @param a
* @param b
* @return
*/
static int[][] matrixAdd(int[][] a, int[][] b) {
int n = a.length;
int[][] c = new int[n][n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
c[i][j] = a[i][j] + b[i][j];
}
}
return c;
} /**
* 矩阵减法 c=a-b
*
* @param a
* @param b
* @return
*/
static int[][] matrixMinus(int[][] a, int[][] b) {
int n = a.length;
int[][] c = new int[n][n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
c[i][j] = a[i][j] - b[i][j];
}
}
return c;
} /**
* 将矩阵的四个部分组合
*
* @param t11
* @param t12
* @param t21
* @param t22
* @return
*/
protected static int[][] matrixConbine(int[][] t11, int[][] t12,
int[][] t21, int[][] t22) {
int n = t11.length;
int m = 2 * n;
int[][] c = new int[m][m];
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
c[i][j] = t11[i][j];
}
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
c[i][j + n] = t12[i][j];
}
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
c[i + n][j] = t21[i][j];
}
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
c[i + n][j + n] = t22[i][j];
}
}
return c;
} @Test
public void testName() throws Exception {
// int[][] a = { { 1, 2, 3 }, { 4, 5, 6 }, { 7, 8, 9 } };
// int[][] b = { { 1, 3, 5 }, { 2, 4, 6 }, { 9, 8, 7 } };
// int[][] c = commonMatrixMultiplication(a, b);
// int[][] c = matrixAdd(a, b); int[][] m = { { 1, 2, 3, 4 }, { 5, 6, 7, 8 }, { 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 } };
int[][] n = { { 1, 3, 5, 7 }, { 2, 4, 6, 8 }, { 4, 3, 2, 1 },
{ 9, 8, 7, 6 } }; int[][] c = matrixMultiplicationByStrassen(m, n);
System.out.println(Arrays.deepToString(c));
int[][] d = matrixMultiplicationByCommonMethod(m, n);
System.out.println(Arrays.deepToString(d));
}
}

暴力求解复杂度为O(n3),Strassen算法为O(n log7)

第四章 分治策略 4.2 矩阵乘法的Strassen算法的更多相关文章

  1. 4-2.矩阵乘法的Strassen算法详解

    题目描述 请编程实现矩阵乘法,并考虑当矩阵规模较大时的优化方法. 思路分析 根据wikipedia上的介绍:两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵B的列数和另一个矩阵A的行数相等时才能定义.如A是m×n矩阵和B ...

  2. 《算法导论》——矩阵乘法的Strassen算法

    前言: 很多朋友看到我写的<算法导论>系列,可能会觉得云里雾里,不知所云.这里我再次说明,本系列博文时配合<算法导论>一书,给出该书涉及的算法的c++实现.请结合<算法导 ...

  3. 【技术文档】《算法设计与分析导论》R.C.T.Lee等·第4章 分治策略

    分治策略有一种“大事化小,小事化了”的境界,它的思想是将原问题分解成两个子问题,两个子问题的性质和原问题相同,因此这两个子问题可以再用分治策略求解,最终将两个子问题的解合并成原问题的解.有时,我们会有 ...

  4. 分治与递归-Starssen矩阵乘法

    代码实现: /** * 矩阵乘法求解 * @author Administrator * */ public class Strassen { public static final int NUMB ...

  5. 整数快速乘法/快速幂+矩阵快速幂+Strassen算法

    快速幂算法可以说是ACM一类竞赛中必不可少,并且也是非常基础的一类算法,鉴于我一直学的比较零散,所以今天用这个帖子总结一下 快速乘法通常有两类应用:一.整数的运算,计算(a*b) mod c  二.矩 ...

  6. 第4章 分治策略 monge阵列

    /* fi表示第i行的最左最小元素的列小标,则有f0<f1<f2<...<fn-1 取数组的偶数行,组成新的子数组,递归求解最左最小元素的列下表,利用偶数项限定奇数项的范围,再 ...

  7. 数学(矩阵乘法,随机化算法):POJ 3318 Matrix Multiplication

    Matrix Multiplication Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 17783   Accepted: ...

  8. 算法导论 第三章 and 第四章

    第三章 渐进的基本O().... 常用函数 % 和  // 转换 斯特林近似公式 斐波那契数 第四章 分治策略:分解(递归)--解决(递归触底)--合并 求解递归式的3种方法: 1:代入法(替代法): ...

  9. 算法导论-矩阵乘法-strassen算法

    目录 1.矩阵相乘的朴素算法 2.矩阵相乘的strassen算法 3.完整测试代码c++ 4.性能分析 5.参考资料 内容 1.矩阵相乘的朴素算法 T(n) = Θ(n3) 朴素矩阵相乘算法,思想明了 ...

随机推荐

  1. The template engine

    Play has an efficient templating system which allows to dynamically generate HTML, XML, JSON or any ...

  2. 【小贴士】zepto find元素以及ios弹出键盘可能让你很头疼

    前言 在此,我不得不说移动端的兼容问题很多,并且很令人头疼,这不,这个星期又有两个让我逮着了,一个是使用zepto过程中出现的问题,一个是ios虚拟键盘的问题 我这里做一次记录,以免以后忘了,同时希望 ...

  3. 【position也可以很复杂】当弹出层遇上了鼠标定位(下)

    前言 接着昨天的内容写,为了保证内容连续性,这里还是把昨天的内容拷了过来. 请用现代浏览器测试 引出问题 有图有真相,我们来看一个智联招聘里面经常出现的图层: 他这个是没有什么问题的,我们来简单看看其 ...

  4. Web安全之CSRF攻击

    CSRF是什么? CSRF(Cross Site Request Forgery),中文是跨站点请求伪造.CSRF攻击者在用户已经登录目标网站之后,诱使用户访问一个攻击页面,利用目标网站对用户的信任, ...

  5. 设置跨域的iframe的高度

    原因 如下图,A域中有个B域的页面,但是B的页面的长度不确定,A无法去设置一个准确的高度. PS:iframe高度设置auto是无效的 解决办法 如上图, (1)在B页面中加一个A的代理页面的ifra ...

  6. Java Android HTTP实现总结

    Java Android HTTP实现总结 Http(Hypertext Transfer Protocol)超文本传输协议,是一个基于请求/响应模式的无状态的协议,Http1.1版给出了持续连接的机 ...

  7. 解决Android studio 非法字符的问题

    前言:今天遇到一个问题,从一个项目中把一些类拷贝到Android studio 里面,运行的时候,报错. 显示刚才拷贝的类中有非法字符,我又检查了一遍,发现类中没有非法字符. 在网上查到了,相关的解决 ...

  8. Android实现欢迎界面,点击进入应用

    在主线程中开启一个新线程,每隔100ms检查一下时间是否到达自己预设的显示时间,到达则进入应用 实现屏幕的触摸事件,当触摸的时候,进入应用 package com.example.administra ...

  9. 避坑宝典:如何选择HTML5游戏引擎

    原生手游市场已是红海,腾讯.网易等寡头独霸天下,H5游戏市场成为下一个风口.据笔者所知,很多H5游戏开发团队由于选择引擎不慎导致项目甚至团队夭折. 如何选择适合团队和项目的引擎,笔者通过学习和项目实践 ...

  10. Oracle global database name与db link的纠缠关系

    ORACLE数据库中Global Database Name与DB LINKS的关系还真是有点纠缠不清,在说清楚这个关系前,我们先来了解一下Global Database Name的概念 Global ...