


Modulare Arithmetik und NTT-Optimierungen (Finite Field DFT)
Ursprüngliche Frage:
I wollte NTT für eine schnelle Quadrierung verwenden (siehe Schnelle Bignum-Quadratberechnung), aber das Ergebnis ist selbst bei wirklich großen Zahlen langsam .. mehr als 12000 Bits.
Meine Frage ist:
- Gibt es eine Möglichkeit, meine NTT-Transformation zu optimieren?
Das hatte ich nicht vor beschleunigen Sie es durch Parallelität (Threads); Dies ist nur eine Low-Level-Ebene. - Gibt es eine Möglichkeit, meine modulare Arithmetik zu beschleunigen?
Code:
//--------------------------------------------------------------------------- class fourier_NTT // Number theoretic transform { public: DWORD r,L,p,N; DWORD W,iW,rN; fourier_NTT(){ r=0; L=0; p=0; W=0; iW=0; rN=0; } // main interface void NTT(DWORD *dst,DWORD *src,DWORD n=0); // DWORD dst[n] = fast NTT(DWORD src[n]) void iNTT(DWORD *dst,DWORD *src,DWORD n=0); // DWORD dst[n] = fast INTT(DWORD src[n]) // Helper functions bool init(DWORD n); // init r,L,p,W,iW,rN void NTT_fast(DWORD *dst,DWORD *src,DWORD n,DWORD w); // DWORD dst[n] = fast NTT(DWORD src[n]) // Only for testing void NTT_slow(DWORD *dst,DWORD *src,DWORD n,DWORD w); // DWORD dst[n] = slow NTT(DWORD src[n]) void iNTT_slow(DWORD *dst,DWORD *src,DWORD n,DWORD w); // DWORD dst[n] = slow INTT(DWORD src[n]) // DWORD arithmetics DWORD shl(DWORD a); DWORD shr(DWORD a); // Modular arithmetics DWORD mod(DWORD a); DWORD modadd(DWORD a,DWORD b); DWORD modsub(DWORD a,DWORD b); DWORD modmul(DWORD a,DWORD b); DWORD modpow(DWORD a,DWORD b); }; //--------------------------------------------------------------------------- void fourier_NTT:: NTT(DWORD *dst,DWORD *src,DWORD n) { if (n>0) init(n); NTT_fast(dst,src,N,W); // NTT_slow(dst,src,N,W); } //--------------------------------------------------------------------------- void fourier_NTT::INTT(DWORD *dst,DWORD *src,DWORD n) { if (n>0) init(n); NTT_fast(dst,src,N,iW); for (DWORD i=0;i<n dst intt_slow bool fourier_ntt::init n p else ntt overflow can ocur r="2;" if>0x10000000)) { r=0; L=0; p=0; W=0; iW=0; rN=0; N=0; return false; } L=0x30000000/n; // 32:30 bit best for unsigned 32 bit // r=2; p=0x78000001; if ((n0x04000000)) { r=0; L=0; p=0; W=0; iW=0; rN=0; N=0; return false; } L=0x3c000000/n; // 31:27 bit best for signed 32 bit // r=2; p=0x00010001; if ((n0x00000020)) { r=0; L=0; p=0; W=0; iW=0; rN=0; N=0; return false; } L=0x00000020/n; // 17:16 bit best for 16 bit // r=2; p=0x0a000001; if ((n0x01000000)) { r=0; L=0; p=0; W=0; iW=0; rN=0; N=0; return false; } L=0x01000000/n; // 28:25 bit N=n; // size of vectors [DWORDs] W=modpow(r, L); // Wn for NTT iW=modpow(r,p-1-L); // Wn for INTT rN=modpow(n,p-2 ); // scale for INTT return true; } //--------------------------------------------------------------------------- void fourier_NTT:: NTT_fast(DWORD *dst,DWORD *src,DWORD n,DWORD w) { if (n>1,w2=modmul(w,w); // reorder even,odd for (i=0,j=0;i<n2 dst for j="1;i<n" recursion ntt_fast even odd restore results a0="src[i];" a1="modmul(src[j],w2);" void fourier_ntt:: ntt_slow n w dword i a="0;" wi="modmul(wi,wj);" wj="modmul(wj,w);" fourier_ntt::intt_slow fourier_ntt::shl return fourier_ntt::shr>>1)&0x7FFFFFFF; } //--------------------------------------------------------------------------- DWORD fourier_NTT::mod(DWORD a) { DWORD bb;</n2></n>
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich meine zahlentheoretische Transformation (NTT) und meine modulare Arithmetik für eine schnellere Quadrierung großer Zahlen optimieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

XML wird in C verwendet, da es eine bequeme Möglichkeit bietet, Daten zu strukturieren, insbesondere in Konfigurationsdateien, Datenspeicherung und Netzwerkkommunikation. 1) Wählen Sie die entsprechende Bibliothek wie TinyXML, Pugixml, RapidXML aus und entscheiden Sie nach den Projektanforderungen. 2) Verstehen Sie zwei Möglichkeiten zur Analyse und Erzeugung von XML: DOM ist für häufige Zugriff und Änderung geeignet, und SAX ist für große Dateien oder Streaming -Daten geeignet. 3) Bei der Optimierung der Leistung ist TinyXML für kleine Dateien geeignet, PugixML bietet gut in Speicher und Geschwindigkeit, und RapidXML eignet sich hervorragend bei der Verarbeitung großer Dateien.

Die Hauptunterschiede zwischen C# und c sind die Speichermanagement, die Implementierung der Polymorphismus und die Leistungsoptimierung. 1) C# verwendet einen Müllsammler, um den Speicher automatisch zu verwalten, während C manuell verwaltet werden muss. 2) C# realisiert den Polymorphismus durch Schnittstellen und virtuelle Methoden, und C verwendet virtuelle Funktionen und reine virtuelle Funktionen. 3) Die Leistungsoptimierung von C# hängt von der Struktur und der parallele Programmierung ab, während C durch Inline -Funktionen und Multithreading implementiert wird.

Die DOM- und SAX -Methoden können verwendet werden, um XML -Daten in C. 1) DOM -Parsen XML in Speicher zu analysieren, für kleine Dateien geeignet, können jedoch viel Speicher in Anspruch nehmen. 2) SAX-Parsing ist ereignisgetrieben und für große Dateien geeignet, kann jedoch nicht zufällig zugegriffen werden. Die Auswahl der richtigen Methode und Optimierung des Codes kann die Effizienz verbessern.

C wird aufgrund seiner hohen Leistung und Flexibilität in den Bereichen Spieleentwicklung, eingebettete Systeme, Finanztransaktionen und wissenschaftliches Computing häufig eingesetzt. 1) In der Spielentwicklung wird C für effizientes Grafikwiedergabe und Echtzeit-Computing verwendet. 2) In eingebetteten Systemen machen Cs Speicherverwaltung und Hardware -Steuerungsfunktionen die erste Wahl. 3) Im Bereich Finanztransaktionen entspricht die hohe Leistung von C den Anforderungen des Echtzeit-Computing. 4) Im wissenschaftlichen Computing werden die effizienten Funktionen der Algorithmus -Implementierung und der Datenverarbeitungsfunktionen von C vollständig reflektiert.

C ist nicht tot, aber in vielen Schlüsselbereichen floriert: 1) Spielentwicklung, 2) Systemprogrammierung, 3) Hochleistungs-Computing, 4) Browser und Netzwerkanwendungen, C ist immer noch die Mainstream-Wahl und zeigt seine starken Vitalitäts- und Anwendungsszenarien.

Die Hauptunterschiede zwischen C# und c sind Syntax, Speicherverwaltung und Leistung: 1) C# Syntax ist modern, unterstützt Lambda und Linq und C hält C -Funktionen und unterstützt Vorlagen. 2) C# verwaltet den Speicher automatisch, C muss manuell verwaltet werden. 3) C -Leistung ist besser als C#, aber auch die C# -Leistung wird optimiert.

Sie können die Bibliotheken TinyXML, PugixML oder LIBXML2 verwenden, um XML -Daten in C. 1) XML -Dateien zu verarbeiten: Verwenden Sie DOM- oder SAX -Methoden, DOM ist für kleine Dateien geeignet und SAX ist für große Dateien geeignet. 2) XML -Datei generieren: Konvertieren Sie die Datenstruktur in das XML -Format und schreiben Sie in die Datei. In diesen Schritten können XML -Daten effektiv verwaltet und manipuliert werden.

Die Arbeit mit XML -Datenstrukturen in C kann die Bibliothek mit TinyXML oder Pugixml verwenden. 1) Verwenden Sie die PugixML -Bibliothek, um XML -Dateien zu analysieren und zu generieren. 2) Behandeln Sie komplexe verschachtelte XML -Elemente wie Buchinformationen. 3) Optimieren Sie den XML -Verarbeitungscode und es wird empfohlen, effiziente Bibliotheken und Streaming -Parsen zu verwenden. In diesen Schritten können XML -Daten effizient verarbeitet werden.


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