简单方阵矩乘法

SQUARE-MATRIX-MULTIPLY(A,B)

  n = A.rows

  let C be a new n*n natrix

  for  i =  to n

 for j = to n

 cij = 

 for k= to n

 cij=cij+aik·bkj

 return C

一个简单的分治算法

SQUARE-MATRIX-MULTIPLY-RECURSIVE(A,B)

 n = A.rows

 let C be a new n*n matrix

 if n==

 c11=a11·b11

 else partition A,B,and C as in equations (4.9)

  C11=SQUARE-MATRIX-MULTIPLY-RECURSIVE(A11,B11)

      +SQUARE-MATRIX-MULTIPLY-RECURSIVE(A12,B21)

   C12=SQUARE-MATRIX-MULTIPLY-RECURSIVE(A11,B12)

      +SQUARE-MATRIX-MULTIPLY-RECURSIVE(A12,B22)

 C21=SQUARE-MATRIX-MULTIPLY-RECURSIVE(A21,B11)

      +SQUARE-MATRIX-MULTIPLY-RECURSIVE(A22,B21)

 C22=SQUARE-MATRIX-MULTIPLY-RECURSIVE(A21,B12)

      +SQUARE-MATRIX-MULTIPLY-RECURSIVE(A22,B22)

 return C

矩阵乘法的Strassen算法

SQUARE-MATRIX-STRASSEN-RECURSIVE(A,B)

 n=A.rows

 let C be a new n*n matrix

 if n==

    c11=a11·b11

 else partition A,B,and C as in equations(-)

       S1=B12-B22;

   S2=A11+A12;

   S3=A21+A22;

   S4=B21-B11;

   S5=A11+A22;

   S6=B11+B22;

   S7=A12-A22;

   S8=B21+B22;

   S9=A11-A21;

   S10=B11+B12;

   P1=SQUARE-MATRIX-STRASSEN-RECURSIVE(A11,S1);

   P2=SQUARE-MATRIX-STRASSEN-RECURSIVE(S2,B22);

   P3=SQUARE-MATRIX-STRASSEN-RECURSIVE(S3,B11);

   P4=SQUARE-MATRIX-STRASSEN-RECURSIVE(A22,S4);

   P5=SQUARE-MATRIX-STRASSEN-RECURSIVE(S5,S6);

   P6=SQUARE-MATRIX-STRASSEN-RECURSIVE(S7,S8);

   P7=SQUARE-MATRIX-STRASSEN-RECURSIVE(S9,S10);

   C11=P5+P4-P2+P6;

   C12=P1+P2;

   C21=P3+P4;

   C22=P5+P1-P3-P7;

 return C;

/*C++代码。书上给的分解矩阵的做法是用角标计算而不用建立新的对象,不过我并没有想到可以不用新建对象而进行递归的办法,所以这里还是和书上有些不一样的。另外因为演示,所以新建了个类,不过这个类并不稳定,仅作测试时了解功能就好*/
Matrix.h
class SquareMatrix
{
public:
SquareMatrix();
SquareMatrix(int **data,int rows);
SquareMatrix(int rows);
~SquareMatrix();
int CreateSqMa(int rows);
int SetData(int rows,int *data);
int **iData;
int iRows;
friend SquareMatrix operator+(SquareMatrix A,SquareMatrix B);
friend SquareMatrix operator-(SquareMatrix A,SquareMatrix B);
int SprintSqMa();
};
Matrix.cpp
#include <iostream>
#include "Matrix.h"
SquareMatrix::SquareMatrix()
{ }
SquareMatrix::SquareMatrix(int rows)
{
this->CreateSqMa(rows);
}
SquareMatrix::SquareMatrix(int **data,int rows)
{
iData=data;
iRows=rows;
} SquareMatrix::~SquareMatrix()
{ }
int SquareMatrix::CreateSqMa(int rows)
{
iRows = rows;
iData =new int *[rows];
for (int i=;i<iRows;i++)
{
iData[i]=new int [rows] ;
for (int j=;j<iRows;j++)
{
iData[i][j]=;
}
}
return ;
}
int SquareMatrix::SetData(int rows,int *data)
{
int length=rows;
for (int i = ; i < length; i++)
{
for (int j = ; j < length; j++)
{
iData[j][i]=data[i*rows+j];
}
}
iRows=rows;
return ;
} SquareMatrix operator+(SquareMatrix A,SquareMatrix B)
{
SquareMatrix C(A.iRows); for(int i=;i<B.iRows;i++)
{
for(int j=;j<B.iRows;j++)
{
C.iData[i][j]=A.iData[i][j]+B.iData[i][j];
}
}
C.iRows=A.iRows;
return C;
}
SquareMatrix operator-(SquareMatrix A,SquareMatrix B)
{
SquareMatrix C(A.iRows);
for(int i=;i<B.iRows;i++)
{
for(int j=;j<B.iRows;j++)
{
C.iData[i][j]=A.iData[i][j]-B.iData[i][j];
}
}
return C;
}
int SquareMatrix::SprintSqMa()
{
for(int i=;i<iRows;i++)
{
for(int j=;j<iRows;j++)
{
std::cout<<iData[i][j]<<' ';
if(j==(iRows-))
{
std::cout<<std::endl;
}
}
}
return ;
} MAIN.cpp
#include <iostream>
#include "Matrix.h"
using namespace std;
SquareMatrix SquareMatrixMultiply(SquareMatrix A,SquareMatrix B);
SquareMatrix SquareMatrixMultiplyRecursive(SquareMatrix A,SquareMatrix B);
SquareMatrix Strassen(SquareMatrix A,SquareMatrix B);
int main()
{
SquareMatrix A,B,C; B.CreateSqMa();
C.CreateSqMa();
A.CreateSqMa();
int arr[]={,,,,,,,,,,,,,,,};
B.SetData(,arr);
A.SetData(,arr); //C=A+B;
//C=SquareMatrixMultiply(A,B);
C=SquareMatrixMultiplyRecursive(A,B);
//C=Strassen(A,B);
cout<<"算法导论4.2矩阵乘法Strassen算法"<<endl; A.SprintSqMa();
cout<<endl; B.SprintSqMa();
cout<<endl; C.SprintSqMa();
cout<<endl; system("pause");
return ;
} SquareMatrix SquareMatrixMultiply(SquareMatrix A,SquareMatrix B)
{
SquareMatrix C(A.iRows);
int n=A.iRows;
for (int i=;i<n;i++)
{
for(int j=;j<n;j++)
{
for(int k=;k<n;k++)
{
C.iData[i][j]=C.iData[i][j]+A.iData[i][k]*B.iData[k][j];
}
}
}
return C;
} SquareMatrix SquareMatrixMultiplyRecursive(SquareMatrix A,SquareMatrix B)
{
SquareMatrix C(A.iRows);
int n=A.iRows;
if(n==)
{
C.iData[][]=A.iData[][]*B.iData[][];
}
else
{
int rows_n=n/;
SquareMatrix A11(rows_n),A12(rows_n),
A21(rows_n),A22(rows_n),
B11(rows_n),B12(rows_n),
B21(rows_n),B22(rows_n),
C11(rows_n),C12(rows_n),
C21(rows_n),C22(rows_n);
for (int i=;i<rows_n;i++)
{
for(int j=;j<rows_n;j++)
{
A11.iData[i][j]=A.iData[i][j];
A12.iData[i][j]=A.iData[i][j+rows_n];
A21.iData[i][j]=A.iData[i+rows_n][j];
A22.iData[i][j]=A.iData[i+rows_n][j+rows_n];
B11.iData[i][j]=B.iData[i][j];
B12.iData[i][j]=B.iData[i][j+rows_n];
B21.iData[i][j]=B.iData[i+rows_n][j];
B22.iData[i][j]=B.iData[i+rows_n][j+rows_n];
}
} C11=SquareMatrixMultiplyRecursive(A11,B11)
+SquareMatrixMultiplyRecursive(A12,B21); C12=SquareMatrixMultiplyRecursive(A11,B12)
+SquareMatrixMultiplyRecursive(A12,B22); C21=SquareMatrixMultiplyRecursive(A21,B11)
+SquareMatrixMultiplyRecursive(A22,B21); C22=SquareMatrixMultiplyRecursive(A21,B12)
+SquareMatrixMultiplyRecursive(A22,B22); for (int i=;i<rows_n;i++)
{
for(int j=;j<rows_n;j++)
{
C.iData[i][j]=C11.iData[i][j];
C.iData[i][j+rows_n]=C12.iData[i][j];
C.iData[i+rows_n][j]=C21.iData[i][j];
C.iData[i+rows_n][j+rows_n]=C22.iData[i][j];
}
}
}
return C;
} SquareMatrix Strassen(SquareMatrix A,SquareMatrix B)
{
SquareMatrix C(A.iRows);
int n=A.iRows;
if(n==)
{
C.iData[][]=A.iData[][]*B.iData[][];
}
else
{
int rows_n=n/;
SquareMatrix A11(rows_n),A12(rows_n),
A21(rows_n),A22(rows_n),
B11(rows_n),B12(rows_n),
B21(rows_n),B22(rows_n),
C11(rows_n),C12(rows_n),
C21(rows_n),C22(rows_n),
S1,S2,S3,S4,S5,S6,S7,S8,S9,S10,
P1,P2,P3,P4,P5,P6,P7;
for (int i=;i<rows_n;i++)
{
for(int j=;j<rows_n;j++)
{
A11.iData[i][j]=A.iData[i][j];
A12.iData[i][j]=A.iData[i][j+rows_n];
A21.iData[i][j]=A.iData[i+rows_n][j];
A22.iData[i][j]=A.iData[i+rows_n][j+rows_n];
B11.iData[i][j]=B.iData[i][j];
B12.iData[i][j]=B.iData[i][j+rows_n];
B21.iData[i][j]=B.iData[i+rows_n][j];
B22.iData[i][j]=B.iData[i+rows_n][j+rows_n];
}
}
S1=B12-B22;
S2=A11+A12;
S3=A21+A22;
S4=B21-B11;
S5=A11+A22;
S6=B11+B22;
S7=A12-A22;
S8=B21+B22;
S9=A11-A21;
S10=B11+B12; P1=Strassen(A11,S1);
P2=Strassen(S2,B22);
P3=Strassen(S3,B11);
P4=Strassen(A22,S4);
P5=Strassen(S5,S6);
P6=Strassen(S7,S8);
P7=Strassen(S9,S10); C11=P5+P4-P2+P6;
C12=P1+P2;
C21=P3+P4;
C22=P5+P1-P3-P7; for (int i=;i<rows_n;i++)
{
for(int j=;j<rows_n;j++)
{
C.iData[i][j]=C11.iData[i][j];
C.iData[i][j+rows_n]=C12.iData[i][j];
C.iData[i+rows_n][j]=C21.iData[i][j];
C.iData[i+rows_n][j+rows_n]=C22.iData[i][j];
}
}
}
return C;
}

【算法导论C++代码】Strassen算法的更多相关文章

  1. 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 ...

  2. 【算法导论C++代码】归并排序

    一个归并排序卡了一天最后还是归并算法有问题,最初是为了把算法导论的伪代码转到c++而加了一些东西,其中在对左右数组的赋值那里出了问题.因为进行测试时不完全,就是只用书上的数组进行测试时,归并算法部分还 ...

  3. 【算法导论C++代码】最大子数组

    #define Inf 65535 #include <iostream> using namespace std; void FindMaxCrossingSubarray(int *A ...

  4. 基于visual Studio2013解决算法导论之008快速排序算法

     题目 快速排序 解决代码及点评 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <malloc.h> #in ...

  5. "《算法导论》之‘图’":深度优先搜索、宽度优先搜索(无向图、有向图)

    本文兼参考自<算法导论>及<算法>. 以前一直不能够理解深度优先搜索和广度优先搜索,总是很怕去碰它们,但经过阅读上边提到的两本书,豁然开朗,马上就能理解得更进一步. 下文将会用 ...

  6. 《算法导论》——MergeSort

    前言: 在今后的日子里,我将持续更新博客,讨论<算法导论>一书中的提到的各算法的C++实现.初来乍到,请多指教. 今日主题: 今天讨论<算法导论>第二章算法基础中的归并排序算法 ...

  7. 【C++】Strassen算法代码

    本文仅代码,无理论解释 实话实说,我觉得这个算法在C系列的语言下,简直垃圾到爆炸--毕竟是一群完全不懂程序数学家对着纸弄出来的,看起来好像非常的有用,实际上耗时是非常爆炸的. 但是<算法导论&g ...

  8. 《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 ...

  9. 【算法导论】--分治策略Strassen算法(运用下标运算)【c++】

    由于偷懒不想用泛型,所以直接用了整型来写了一份 ①首先你得有一个矩阵的class Matrix ②Matrix为了方便用下标进行运算, Matrix的结构如图:(我知道我的字丑...) Matrix. ...

随机推荐

  1. Python Flask wtfroms组件

    简介 WTForms是一个支持多个web框架的form组件,主要用于对用户请求数据进行验证. 安装: pip3 install wtforms 用户登录注册示例 1. 用户登录 当用户登录时候,需要对 ...

  2. Flask 的系统学习

    详细看地址: http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/7552008.html 一. 说明 Flask是一个基于Python开发并且依赖jinja2模板和Wer ...

  3. hdu 3395(KM算法||最小费用最大流(第二种超级巧妙))

    Special Fish Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Tota ...

  4. AC日记——「SCOI2016」背单词 LiBreOJ 2012

    #2012. 「SCOI2016」背单词 思路: Orz: 代码: #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define maxn 1 ...

  5. [译]怎样在Vue.js中使用jquery插件

    原文:http://gambardella.info/2016/09/05/guide-how-to-use-vue-js-with-jquery-plugins 使用Vue真的太棒了,但是也有可能使 ...

  6. LoadRunner Agent Runtime Settings Configuration启动报错

    解决方法: 关闭负载机器上的防火墙功能即可解决

  7. Flexigrid默认是可以选择多行

    1.Flexigrid默认是可以选择多行,那么如何设置其只能选一行呢?今天看了看Flexigrid的源码,发现有个属性可以控制: $(this).click(function (e) { var ob ...

  8. 四十八 常用内建模块 HTMLParser

    如果我们要编写一个搜索引擎,第一步是用爬虫把目标网站的页面抓下来,第二步就是解析该HTML页面,看看里面的内容到底是新闻.图片还是视频. 假设第一步已经完成了,第二步应该如何解析HTML呢? HTML ...

  9. springBoot service层 事务控制

    springBoot使用事物比较简单,在Application启动类s上添加@EnableTransactionManagement注解,然后在service层的方法上添加@Transactional ...

  10. 2018 ACM-ICPC 焦作网络赛

    Problem A Problem B 简单题,做下背包就好了. Problem C Problem D Problem E Problem F Problem G Problem H Problem ...