Karatsuba 快速乘积算法是具有独特合并过程(combine/merge)的分治算法(Karatsuba 是俄罗斯人).此算法主要是对两个整数进行相乘,并不适用于低位数(如 int 的 32 位的整数). 1. 大整数乘法的实现 所谓的大整数,就是超出编程语言关于 integral 类型的最大值的那些位数很大的数,也即如果用这些类型进行存储的话,会造成数值溢出(arithmetic overflow),此时可以使用 vector<int> 逐位存储这些数. 执行两数的乘法的方法就是我们小

★ 引子         前面两篇介绍了 Comba 乘法,最后提到当输入的规模很大时,所需的计算时间会急剧增长,因为 Comba 乘法的时间复杂度仍然是 O(n^2).想要打破乘法中 O(n^2) 的限制,需要从一个完全不同的角度来看待乘法.在下面的乘法算法中,需要使用 x 和 y 这两个大整数的多项式基表达式 f(x) 和 g(x) 来表示. 令 f(x) = a * x + b,g(x) = c * x + d,h(x) = f(x) * g(x).这里的 x 相当于一个基,比如十进制下,

★ 引子         前面两篇介绍了 Comba 乘法,最后提到当输入的规模很大时,所需的计算时间会急剧增长,因为 Comba 乘法的时间复杂度仍然是 O(n^2).想要打破乘法中 O(n^2) 的限制,需要从一个完全不同的角度来看待乘法.在下面的乘法算法中,需要使用 x 和 y 这两个大整数的多项式基表达式 f(x) 和 g(x) 来表示. 令 f(x) = a * x + b,g(x) = c * x + d,h(x) = f(x) * g(x).这里的 x 相当于一个基,比如十进制下,

Karatsuba乘法 Karatsuba乘法是一种快速乘法.此算法在1960年由Anatolii Alexeevitch Karatsuba 提出,并于1962年得以发表.此算法主要用于两个大数相乘.普通乘法的复杂度是n2,而Karatsuba算法的复杂度仅为3nlog3≍3n1.585(log3是以2为底的). 算法介绍 步骤简介 Karatsuba算法主要应用于两个大数的相乘,原理是将大数分成两段后变成较小的数位,然后做3次乘法,并附带少量的加法操作和移位操作. 现有两个大数,x,y. 首

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

很多人不喜欢√2的表达,他们认为它不是一个数. 一.卡塔兰数 Catalan numbers 在数方面上,有个著名的数叫卡塔兰数 Catalan numbers,它是组合数学中一个常在各种计数问题中出现的数列.其中它能解决一个叫求括号化方案数量的问题.如图下: 在卡塔兰数下,设P为平衡的父字符串集. (1)λ属于P集合(λ是空字符串): (2)如果α,β都属于P,则(α)β 也属于P. 如果现在有个空字符串(C0=1)和一对括号(C1=1),则C2=C0C1 + C1C0.归纳结果则为:Cn+1

karatsuba乘法 Karatsuba乘法是一种快速乘法.此算法在1960年由Anatolii Alexeevitch Karatsuba 提出,并于1962年得以发表.[1] 此算法主要用于两个大数相乘.普通乘法的复杂度是n2,而Karatsuba算法的复杂度仅为3nlog3≈3n1.585(log3是以2为底的)[2] . 目录 1 算法描述 步骤简介 实例展示 2 效率分析 3 伪代码描述 算法描述 编辑 步骤简介 Karatsuba算法主要应用于两个大数的相乘,原理是将大数分成两段后

题目链接 Given two numbers represented as strings, return multiplication of the numbers as a string. Note: The numbers can be arbitrarily large and are non-negative 大整数乘法 我们以289*785为例 首先我们把每一位相乘,得到一个没有进位的临时结果,如图中中间的一行红色数字就是临时结果,然后把临时结果从低位起依次进位.对于一个m位整数乘以

1 题目 Given two numbers represented as strings, return multiplication of the numbers as a string. Note: The numbers can be arbitrarily large and are non-negative. 接口: public String multiply(String num1, String num2); 2 思路 大整数的乘法,不能够简单用Integer.valueOf(

最近在跟coursera上斯坦福大学的算法专项课,其中开篇提到了两个整数相乘的问题,其中最简单的方法就是模拟我们小学的整数乘法,可想而知这不是比较好的算法,这门课可以说非常棒,带领我们不断探索更优的算法,然后介绍可以通过使用分而治之的思想来解决这个问题.下面对该问题的方法以及实现进行介绍. 问题定义 输入:2个n位的整数x和y 输出:x * y 如求: 1234567891011121314151617181*2019181716151413121110987654 的结果 求解该问题要注意的是

Given two numbers represented as strings, return multiplication of the numbers as a string. Note: The numbers can be arbitrarily large and are non-negative. 题意:计算字符串对应数字的乘积.参考JustDoIT的博客. 思路:先用一维向量存放计算的中间值,中间值存放对应位置乘积的和(暂不考虑进位的情况):然后针对进位的情况,进行计算:注意要跳

不论今天的计算机技术变化,新技术的出现,所有都是来自数据结构与算法基础.我们需要温故而知新.        算法.架构.策略.机器学习之间的关系.在过往和技术人员交流时,很多人对算法和架构之间的关系感到不可理解,算法是软的,架构是硬的,难道算法和架构还有什么关系不成?其实不然,算法和架构的关系非常紧密.在互联网时代,我们需要用算法处理的数据规模越来越大,要求的处理时间越来越短,单一计算机的处理能力是不可能满足需求的.而架构技术的发展,带来了很多不同特点的分布式计算平台.算法为了能够应用到这些分布

这个系列主要是记一下目前效率较高或者比较出名的一些算法. Karatsuba multiplication: x=5678   then: a=56  b=67 y=1234           c=12 d=34 setps: 1:   a*c = 672    ① 2:   b*d=2652   ② 3:  (a+b)(c+d)=6164  ③ 4:  ③-②-①=2840 5:  6720000 + 2652+284000 = 7006652 Recursive algorithm: wh

B树 1. 简介 在之前我们学习了红黑树,今天再学习一种树--B树.它与红黑树有许多类似的地方,比如都是平衡搜索树,但它们在功能和结构上却有较大的差别. 从功能上看,B树是为磁盘或其他存储设备设计的,能够有效的降低磁盘的I/O操作数,因此我们经常看到有许多数据库系统使用B树或B树的变种来储存数据结构:从结构上看,B树的结点可以有很多孩子,从数个到数千个,这通常依赖于所使用的磁盘的单元特性. 如下图,给出了一棵简单的B树. 从图中我们可以发现,如果一个内部结点包含n个关键字,那么结点就有n+1个孩

Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位.但是Paxos算法有两个比较明显的缺点:1.难以理解 2.工程实现更难. 网上有很多讲解Paxos算法的文章,但是质量参差不齐.看了很多关于Paxos的资料后发现,学习Paxos最好的资料是论文<Paxos Made Simple>,其次是中.英文版维基百科对Paxos的介绍.本文试图带大家一步步揭开Paxos神秘的面纱. Paxos是什么 Paxos算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法,是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

1. 什么是红黑树 (1) 简介     上一篇我们介绍了基本动态集合操作时间复杂度均为O(h)的二叉搜索树.但遗憾的是,只有当二叉搜索树高度较低时,这些集合操作才会较快:即当树的高度较高(甚至一种极端情况是树变成了1条链)时,这些集合操作并不比在链表上执行的快.     于是我们需要构建出一种"平衡"的二叉搜索树.     红黑树(red-black tree)正是其中的一种.它可以保证在最坏的情况下,基本集合操作的时间复杂度是O(lgn). (2) 性质     与普通二叉搜索树不

1. 引言 许多应用都需要动态集合结构,它至少需要支持Insert,search和delete字典操作.散列表(hash table)是实现字典操作的一种有效的数据结构. 2. 直接寻址表 在介绍散列表之前,我们先介绍直接寻址表. 当关键字的全域U(关键字的范围)比较小时,直接寻址是一种简单而有效的技术.我们假设某应用要用到一个动态集合,其中每个元素的关键字都是取自于全域U={0,1,…,m-1},其中m不是一个很大的数.另外,假设每个元素的关键字都不同. 为表示动态集合,我们用一个数组,或称为

好文集合: 深入浅出React(四):虚拟DOM Diff算法解析 全面理解虚拟DOM,实现虚拟DOM

以前看过kmp算法,当时接触后总感觉好深奥啊,抱着数据结构的数啃了一中午,最终才大致看懂,后来提起kmp也只剩下“奥,它是做模式匹配的”这点干货.最近有空,翻出来算法导论看看,原来就是这么简单(先不说程序实现,思想很简单). 模式匹配的经典应用:从一个字符串中找到模式字串的位置.如“abcdef”中“cde”出现在原串第三个位置.从基础看起 朴素的模式匹配算法 A:abcdefg  B:cde 首先B从A的第一位开始比较,B++==A++,如果全部成立,返回即可:如果不成立,跳出,从A的第二位开