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基于預(yù)處理的快速冪算法及其實(shí)現(xiàn)*

2021-02-04 05:12段學(xué)松曲中水江緒楨呂昌昊
科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2021年7期
關(guān)鍵詞:二進(jìn)制復(fù)雜度預(yù)處理

段學(xué)松,曲中水,江緒楨,呂昌昊

(哈爾濱理工大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150080)

1 概述

快速冪算法,即快速計(jì)算一個(gè)數(shù)或者矩陣的冪次的算法,一直是加密算法中的重要算法,并且在數(shù)論中有著相當(dāng)廣泛的應(yīng)用,更是算法競(jìng)賽中最常遇到的問題,尤其在線性齊次遞推數(shù)列[1]的求解上。例如常見的斐波那契數(shù)列[1]第n 項(xiàng)的計(jì)算,通過構(gòu)造轉(zhuǎn)移矩陣[1]和快速計(jì)算矩陣冪次[1]的方式能夠大大降低計(jì)算線性齊次遞推數(shù)列的時(shí)間復(fù)雜度。但是隨著矩陣的行數(shù)和列數(shù)不斷增加,每一次矩陣乘法會(huì)變得相當(dāng)耗時(shí),對(duì)于稀疏矩陣,雖然存在優(yōu)化算法[2],甚至存在優(yōu)化算法的硬件實(shí)現(xiàn)[3],但是如何減少矩陣乘法計(jì)算的次數(shù)變得極其重要。目前計(jì)算快速冪,最常用的算法是二進(jìn)制拆分法[4],但是對(duì)于一個(gè)固定的數(shù)或者是固定矩陣的冪次來說,二進(jìn)制拆分法并沒有保留每次拆分的過程,導(dǎo)致拆分的過程會(huì)做大量的重復(fù)計(jì)算。因此對(duì)于固定的數(shù)或者固定矩陣的冪次,可以預(yù)處理部分?jǐn)?shù)據(jù),達(dá)到減少重復(fù)運(yùn)算,降低算法時(shí)間復(fù)雜度的目的。

2 傳統(tǒng)的二進(jìn)制拆分快速冪算法概述

2.1 二進(jìn)制拆分法的原理

計(jì)算an,傳統(tǒng)的快速冪算法的核心思想是二進(jìn)制拆分。令m 為n 在二進(jìn)制下最高位1 的位置,我們對(duì)n 進(jìn)行二進(jìn)制拆分,則有:

通過乘法原理,可以得到:

綜上,可以得到:

其中,ei是n 在二進(jìn)制下第i 位的值,例如當(dāng)n=13的時(shí)候,n 的二進(jìn)制形式為:(1101)2,最高位 1 的位置 m=4,對(duì)n 進(jìn)行二進(jìn)制拆分得到的結(jié)果為:

2.2 二進(jìn)制拆分快速冪算法的時(shí)間復(fù)雜度與空間復(fù)雜度分析

T(n)=O(log2n)

由于二進(jìn)制拆分快速冪算法用迭代實(shí)現(xiàn),在計(jì)算的過程中用于存儲(chǔ)計(jì)算用到的空間是常數(shù)級(jí)別的,因此二進(jìn)制拆分快速冪算法的空間復(fù)雜度為:

S(n)=O(1)

如果計(jì)算k 次,總時(shí)間復(fù)雜度為:

T(n)=O(klog2n)

金壇區(qū)于2016年啟動(dòng)長(zhǎng)蕩湖清淤工程,在外源污染有效治理和控制的前提下,通過對(duì)長(zhǎng)蕩湖湖區(qū)污染底泥實(shí)施生態(tài)清淤,有效削減底泥內(nèi)源污染,促進(jìn)湖泊水體水質(zhì)改善,為長(zhǎng)蕩湖水生態(tài)修復(fù)奠定基礎(chǔ)。

總空間復(fù)雜度為:

S(n)=O(1)

2.3 二進(jìn)制拆分快速冪算法的C++實(shí)現(xiàn)

圖1 二進(jìn)制拆分法的C++實(shí)現(xiàn)

2.4 多次計(jì)算時(shí)二進(jìn)制拆分法的重復(fù)運(yùn)算

當(dāng)利用二進(jìn)制拆分快速冪算法多次計(jì)算相同底數(shù)的冪次時(shí),存在大量的冗余計(jì)算。例如:

3 基于預(yù)處理的快速冪算法

3.1 基于預(yù)處理的快速冪算法原理

首先我們用a mod b 表示a 對(duì)b 取余數(shù)。

證明 由取余運(yùn)算的性質(zhì)[5]可得,定理1 成例。

證畢。

根據(jù)定理2 以及乘法原理可得:

由于 u∈[0,P],v∈(0,P),因此可以在計(jì)算快速冪前預(yù)處理出 a0,a1,a2…aP-1,aP以及(aP)0,(aP)1,(aP)2…(aP)P-1,(aP)P并存儲(chǔ)起來,每次計(jì)算an時(shí),首先計(jì)算出以及v=n mod P,之后從提前預(yù)處理的數(shù)據(jù)中選擇(aP)u和av進(jìn)行一次乘法運(yùn)算即可得到an的結(jié)果。

3.2 基于預(yù)處理的快速冪乘算法的時(shí)間復(fù)雜度與空間復(fù)雜度分析

3.2.1 預(yù)處理過程時(shí)間與空間復(fù)雜度分析

因?yàn)橥ㄟ^預(yù)處理能夠得到aP,因此,預(yù)處理(aP)0,(aP)1,(aP)2…(aP)P-1,(aP)P的時(shí)間復(fù)雜度:

所以,預(yù)處理的總時(shí)間復(fù)雜度:

3.2.2 計(jì)算快速冪的時(shí)間與空間復(fù)雜度分析

在計(jì)算快速冪的過程中,由于P,u,v 的計(jì)算消耗是常數(shù)級(jí)別的,而計(jì)算查表計(jì)算一次乘法的時(shí)間復(fù)雜度也是常數(shù)級(jí)別的,因此計(jì)算快速冪的時(shí)間復(fù)雜度:

T(n)=O(1)

計(jì)算過程中臨時(shí)變量的存儲(chǔ)空間都是常數(shù)級(jí)別的,因此計(jì)算快速冪的空間復(fù)雜度為:

S(n)=O(1)

3.2.3 計(jì)算k 次相同底數(shù)的an的總體時(shí)間空間復(fù)雜度分析

預(yù)處理的目的是去除重復(fù)運(yùn)算,對(duì)于相同的底數(shù),多次計(jì)算快速冪只用進(jìn)行一次預(yù)處理操作,k 次計(jì)算快速冪的總體時(shí)間復(fù)雜度是:

總體空間復(fù)雜度為:

3.3 基于預(yù)處理的快速冪乘算法的C++實(shí)現(xiàn)

圖2 基于預(yù)處理的快速冪算法的C++實(shí)現(xiàn)

4 結(jié)束語(yǔ)

本文分析了二進(jìn)制拆分快速冪算法的缺點(diǎn),并針對(duì)相同底數(shù)的多次快速冪運(yùn)算,提出了一種基于預(yù)處理的快速冪算法,通過預(yù)處理少量的數(shù)據(jù),將時(shí)間復(fù)雜度為O(klog2n)求冪的算法優(yōu)化至并給出了該算法的時(shí)間復(fù)雜度與空間復(fù)雜度的分析以及C++編程實(shí)現(xiàn),為求解快速冪提供了新的思路。今后,隨著程序設(shè)計(jì)應(yīng)用的不斷深入以及人們對(duì)算法的研究,更多更復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題必定會(huì)迎刃而解。

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