모듈식 연산 및 NTT(유한장 DFT) 최적화
원래 질문:
I 빠른 제곱을 위해 NTT를 사용하고 싶었습니다(빠른 빅넘 제곱 계산 참조). 하지만 12000비트가 넘는 매우 큰 숫자의 경우에도 결과가 느립니다.
내 질문은 다음과 같습니다.
- 내 NTT를 최적화할 수 있는 방법이 있습니까? 변환?
병렬성(스레드)으로 속도를 높이려는 것은 아닙니다. 이것은 하위 수준 레이어에만 해당됩니다. - 모듈러 연산 속도를 높일 수 있는 방법이 있나요?
코드:
//--------------------------------------------------------------------------- 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>
위 내용은 보다 빠른 대수 제곱 계산을 위해 NTT(정수 이론 변환) 및 모듈식 산술을 어떻게 최적화할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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.

C#과 C의 주요 차이점은 구문, 메모리 관리 및 성능입니다. 1) C# Syntax는 현대적이며 Lambda 및 Linq를 지원하며 C 기능을 유지하고 템플릿을 지원합니다. 2) C# 자동으로 메모리를 관리하고 C는 수동으로 관리해야합니다. 3) C 성능은 C#보다 낫지 만 C# 성능도 최적화되고 있습니다.

tinyxml, pugixml 또는 libxml2 라이브러리를 사용하여 C에서 XML 데이터를 처리 할 수 있습니다. 1) XML 파일을 구문 분석 할 수 있습니다. dom 또는 sax 메소드 사용, dom은 작은 파일에 적합하며 Sax는 큰 파일에 적합합니다. 2) XML 파일 생성 : 데이터 구조를 XML 형식으로 변환하고 파일에 씁니다. 이러한 단계를 통해 XML 데이터를 효과적으로 관리하고 조작 할 수 있습니다.

C에서 XML 데이터 구조로 작업하면 tinyxml 또는 pugixml 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 1) pugixml 라이브러리를 사용하여 XML 파일을 구문 분석하고 생성하십시오. 2) 책 정보와 같은 복잡한 중첩 XML 요소를 처리합니다. 3) XML 처리 코드를 최적화하면 효율적인 라이브러리 및 스트리밍 구문 분석을 사용하는 것이 좋습니다. 이러한 단계를 통해 XML 데이터를 효율적으로 처리 할 수 있습니다.


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

Atom Editor Mac 버전 다운로드
가장 인기 있는 오픈 소스 편집기

Eclipse용 SAP NetWeaver 서버 어댑터
Eclipse를 SAP NetWeaver 애플리케이션 서버와 통합합니다.

PhpStorm 맥 버전
최신(2018.2.1) 전문 PHP 통합 개발 도구

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

SublimeText3 Linux 새 버전
SublimeText3 Linux 최신 버전