특히 매우 큰 수(예: 12000비트 이상)의 경우 더 빠른 계산을 위해 NTT(수론 변환) 및 모듈러 산술을 최적화하려면 어떻게 해야 합니까?
모듈식 연산 및 NTT(유한장 DFT) 최적화
문제 설명
NTT를 빠르게 사용하고 싶었습니다. 제곱(빠른 빅넘 제곱 계산 참조). 그러나 결과는 매우 큰 숫자의 경우에도 느립니다. .. 12000비트 이상.
제 질문은 다음과 같습니다.
- 있나요? NTT 변환을 최적화하는 방법이 있나요? 나는 병렬성(스레드)으로 속도를 높이려는 것이 아닙니다. 이것은 낮은 수준의 레이어에만 적용됩니다.
- 모듈 연산 속도를 높일 수 있는 방법이 있나요?
이것은 NTT용 C 소스 코드입니다(완전하고 타사 라이브러리가 필요 없이 100% C에서 작동하며 스레드로부터 안전해야 합니다. 소스 배열이 임시로 사용된다는 점에 유의하세요!!! 또한 배열을 자체적으로 변환할 수도 없습니다.
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최적화된 솔루션
- 사전 계산 사용 거듭제곱: NTT 프로세스 중에 W와 iW의 거듭제곱(기본 단위근과 그 역수)을 미리 계산하고 저장하여 재계산을 방지합니다. 이렇게 하면 곱셈과 나눗셈 횟수가 크게 줄어들어 계산 속도가 빨라집니다.
- 루프 언롤링: NTT 알고리즘에서 루프를 언롤링하여 루프 반복과 관련된 오버헤드를 줄입니다. 이렇게 하면 분기 명령 수를 줄여 성능을 향상할 수 있습니다.
- 모듈식 산술 최적화: 비트 연산 및 어셈블리 언어를 사용하여 모듈식 산술 연산(덧셈, 뺄셈, 곱셈 및 누승)을 효율적으로 구현합니다. . 이렇게 하면 불필요한 분기 및 조건문을 제거하여 더 빠르게 실행할 수 있습니다.
구현 예
다음은 미리 계산된 거듭제곱과 비트 연산을 사용하여 C에서 최적화된 NTT 구현의 예입니다.
class NTT { public: NTT() { // Initialize constants p = 0xc0000001; W = modpow(2, 0x30000000 / n); iW = modpow(2, p - 1 - 0x30000000 / n); rN = modpow(n, p - 2); NN = n >> 1; // Precompute W and iW powers WW = new uint32_t[n]; iWW = new uint32_t[n]; WW[0] = 1; iWW[0] = 1; for (uint32_t i = 1; i 0) { // Reorder even, odd elements for (uint32_t i = 0, j = 0; i = p) d -= p; return d; } inline uint32_t modsub(uint32_t a, uint32_t b) { uint32_t d = a - b; if (d > a) d += p; return d; } inline uint32_t modmul(uint32_t a, uint32_t b) { uint32_t m = (uint64_t)a * b; return m - (p * (m / p)); } inline uint32_t modpow(uint32_t a, uint32_t b) { if (b == 0) return 1; uint32_t t = modpow(a, b / 2); t = modmul(t, t); if (b & 1) t = modmul(t, a); return t; } };
추가팁
- 사용하기 C와 같은 비트 연산 및 인라인 어셈블리를 지원하는 고급 언어.
- 프로파일러를 사용하여 코드의 병목 현상을 식별하고 이를 최적화 대상으로 지정합니다.
- NTT 알고리즘 병렬화를 고려하세요. 다중 스레드 또는 SIMD 명령어를 사용합니다.
위 내용은 특히 매우 큰 수(예: 12000비트 이상)의 경우 더 빠른 계산을 위해 NTT(수론 변환) 및 모듈러 산술을 최적화하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

C에서 다형성을 마스터하면 코드 유연성과 유지 관리가 크게 향상 될 수 있습니다. 1) 다형성은 다른 유형의 물체를 동일한 기본 유형의 물체로 취급 할 수 있도록합니다. 2) 상속 및 가상 기능을 통해 런타임 다형성을 구현합니다. 3) 다형성은 기존 클래스를 수정하지 않고 코드 확장을 지원합니다. 4) CRTP를 사용하여 컴파일 타임 다형성을 구현하면 성능이 향상 될 수 있습니다. 5) 스마트 포인터는 자원 관리를 돕습니다. 6) 기본 클래스에는 가상 파괴자가 있어야합니다. 7) 성능 최적화는 먼저 코드 분석이 필요합니다.

C Destructorsprovideprepisecontroloverresourcemanagement, whilegarbagecollectorsautomatememormanorymanagementbutintroction.c 파괴자 : 1) 허용 customcleanupactionswhenobjectsaredestroyed, 2) ggooutofscop을 방출하는 것은 즉시 방출

1) Pugixml 또는 TinyXML 라이브러리를 사용하여 XML 파일을 구문 분석하고 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 2) 구문 분석을위한 DOM 또는 SAX 방법을 선택하고, 3) 중첩 노드 및 다단계 속성을 처리, 4) 디버깅 기술 및 모범 사례를 사용하여 성능을 최적화하십시오.

XML은 데이터, 특히 구성 파일, 데이터 저장 및 네트워크 통신에서 데이터를 구조화하는 편리한 방법을 제공하기 때문에 C에서 사용됩니다. 1) TinyXML, PugixML, RapidXML과 같은 적절한 라이브러리를 선택하고 프로젝트 요구에 따라 결정하십시오. 2) XML 파싱 및 생성의 두 가지 방법을 이해하십시오. DOM은 자주 액세스 및 수정에 적합하며 SAX는 큰 파일 또는 스트리밍 데이터에 적합합니다. 3) 성능을 최적화 할 때 TinyXML은 작은 파일에 적합하며 PugixML은 메모리와 속도에서 잘 작동하며 RapidXML은 큰 파일을 처리하는 데 탁월합니다.

C#과 C의 주요 차이점은 메모리 관리, 다형성 구현 및 성능 최적화입니다. 1) C#은 쓰레기 수집기를 사용하여 메모리를 자동으로 관리하는 반면 C는 수동으로 관리해야합니다. 2) C#은 인터페이스 및 가상 방법을 통해 다형성을 실현하고 C는 가상 함수와 순수한 가상 함수를 사용합니다. 3) C#의 성능 최적화는 구조 및 병렬 프로그래밍에 따라 다르며 C는 인라인 함수 및 멀티 스레딩을 통해 구현됩니다.

DOM 및 SAX 방법은 XML 데이터를 C에서 구문 분석하는 데 사용될 수 있습니다. 1) DOM 파싱은 XML로드를 메모리로, 작은 파일에 적합하지만 많은 메모리를 차지할 수 있습니다. 2) Sax Parsing은 이벤트 중심이며 큰 파일에 적합하지만 무작위로 액세스 할 수는 없습니다. 올바른 방법을 선택하고 코드를 최적화하면 효율성이 향상 될 수 있습니다.

C는 고성능과 유연성으로 인해 게임 개발, 임베디드 시스템, 금융 거래 및 과학 컴퓨팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 게임 개발에서 C는 효율적인 그래픽 렌더링 및 실시간 컴퓨팅에 사용됩니다. 2) 임베디드 시스템에서 C의 메모리 관리 및 하드웨어 제어 기능이 첫 번째 선택이됩니다. 3) 금융 거래 분야에서 C의 고성능은 실시간 컴퓨팅의 요구를 충족시킵니다. 4) 과학 컴퓨팅에서 C의 효율적인 알고리즘 구현 및 데이터 처리 기능이 완전히 반영됩니다.

C는 죽지 않았지만 많은 주요 영역에서 번성했습니다 : 1) 게임 개발, 2) 시스템 프로그래밍, 3) 고성능 컴퓨팅, 4) 브라우저 및 네트워크 응용 프로그램, C는 여전히 유명한 활력 및 응용 시나리오를 보여줍니다.


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