Уважаемые пользователи сайта , пожалуйста поделитесь хорошим классом Длинки(+,-,/,%,*). Свой писал но вроде медленный. Не получается модернизировать. Хорошим в смысле быстрой роботы .
Буду очень благодарен.
| № | Пользователь | Рейтинг |
|---|---|---|
| 1 | ecnerwala | 3844 |
| 2 | Benq | 3792 |
| 3 | tourist | 3719 |
| 4 | VivaciousAubergine | 3647 |
| 5 | jiangly | 3616 |
| 6 | ksun48 | 3595 |
| 7 | Kevin114514 | 3491 |
| 8 | strapple | 3486 |
| 9 | Um_nik | 3376 |
| 10 | turmax | 3371 |
| Страны | Города | Организации | Всё → |
| № | Пользователь | Вклад |
|---|---|---|
| 1 | Qingyu | 162 |
| 2 | adamant | 148 |
| 3 | Um_nik | 146 |
| 4 | Dominater069 | 143 |
| 5 | errorgorn | 141 |
| 6 | cry | 138 |
| 7 | Proof_by_QED | 136 |
| 8 | YuukiS | 135 |
| 9 | chromate00 | 134 |
| 10 | soullless | 133 |
http://www.everfall.com/paste/id.php?fhelgcbkw1cf
вот весьма эффективная длинка, битовый подход, основание 2^32
многое можно соптимизировать, но это я писал давно и небыло цели особо извращатся.
реализация деления за n^2 * log(base) = n^2 * 32, можно за n^2 реализовать по кнуту, по моим тестам
в 6 или 12 раз быстрее если цифру брать за 8 или 16 бит соответственно
#include <stdio.h>
#include <vector>
std::vector < int > v;
int main() {
for (int i = 0; i < 100; i++) {
printf("Size and Capacity before push back: %d %d\n", v.size(), v.capacity());
v.push_back(1);
printf("Size and Capacity after push back: %d %d\n", v.size(), v.capacity());
}
return 0;
}
Если не ошибаюсь, это всё ваша студия шалит.Вот, а оттуда по ссылкам
Можно сделать крайне быструю длинку со следующими эвристиками:
1. использовать 10^k как основание системы счисления, если результат нужен десятичный.
2. использовать кэширование при умножении на короткое.
и т.п.
В Харькове на сборах рассказывался алгоритм Карацубы и Быстрое преобразование Фурье. Эти алгоритмы выполняют умножение за NlogN. При этом как я понял БПФ лучше работает с базой 10, а не 10^9.
В случае если необходимо реализовать операцию сложения, то стоит избавляться от долгой операции %. Были задачи, когда эта оптимизация спасает.
Аналогичный случай с умножением за N^2. Необходимо избавиться от %. Дмитрий Жуков говорил, что подобная оптимизация может помочь, даже в том случа если на первый взгляд решение пройти не может.
Как я понял БПФ чем меньше база тем лучше. Карацуба, если я не ошибаюсь, Nlog1.5N
https://acmp.ru/article.asp?id_text=1329