매우 큰 수의 빠른 제곱을 위해 NTT(수 이론 변환) 및 모듈식 산술을 어떻게 최적화할 수 있습니까?
모듈식 연산 및 NTT(유한장 DFT) 최적화
문제: 사용하고 싶었습니다. 빠른 제곱을 위한 NTT(빠른 빅넘 제곱 계산 참조), 결과는 느리지만 정말 큰 숫자의 경우 .. 12000비트가 넘습니다.
제 질문은 다음과 같습니다.
- Is NTT 변환을 최적화할 수 있는 방법이 있나요?
속도를 높이려는 의도는 아니었습니다. 병렬성(스레드); 이것은 낮은 수준의 레이어에만 적용됩니다. - 모듈 연산 속도를 높일 수 있는 방법이 있나요?
이것은 NTT용 C 소스 코드입니다(완전하고 C에서 100% 작동합니다). 타사 라이브러리가 필요 없으며 스레드로부터 안전해야 합니다. 소스 배열이 임시로 사용된다는 점에 유의하세요!!! 또한 배열을 자체적으로 변환할 수도 없습니다.
//--------------------------------------------------------------------------- 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;i++) dst[i]=modmul(dst[i],rN); // INTT_slow(dst,src,N,W); } //--------------------------------------------------------------------------- bool fourier_NTT::init(DWORD n) { // (max(src[])^2)*n < p else NTT overflow can ocur !!! r=2; p=0xC0000001; if ((n<2)||(n>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 ((n<2)||(n>0x04000000)) { 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 ((n<2)||(n>0x00000020)) { 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 ((n<2)||(n>0x01000000)) { 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) { if (n==1) dst[0]=src[0]; return; } DWORD i,j,a0,a1,n2=n>>1,w2=modmul(w,w); // reorder even,odd for (i=0,j=0;i<n2;i++,j+=2) dst[i]=src[j]; for ( j=1;i<n ;i++,j+=2) dst[i]=src[j]; // recursion NTT_fast(src ,dst ,n2,w2); // even NTT_fast(src+n2,dst+n2,n2,w2); // odd // restore results for (w2=1,i=0,j=n2;i<n2;i++,j++,w2=modmul(w2,w)) { a0=src[i]; a1=modmul(src[j],w2); dst[i]=modadd(a0,a1); dst[j]=modsub(a0,a1); } } //--------------------------------------------------------------------------- void fourier_NTT:: NTT_slow(DWORD *dst,DWORD *src,DWORD n,DWORD w) { DWORD i,j,wj,wi,a,n2=n>>1; for (wj=1,j=0;j<n;j++) { a=0; for (wi=1,i=0;i<n;i++) { a=modadd(a,modmul(wi,src[i])); wi=modmul(wi,wj); } dst[j]=a; wj=modmul(wj,w); } } //--------------------------------------------------------------------------- void fourier_NTT::INTT_slow(DWORD *dst,DWORD *src,DWORD n,DWORD w) { DWORD i,j,wi=1,wj=1,a,n2=n>>1; for (wj=1,j=0;j<n;j++) { a=0; for (wi=1,i=0;i<n;i++) { a=modadd(a,modmul(wi,src[i])); wi=modmul(wi,wj); } dst[j]=modmul(a,rN); wj=modmul(wj,iW); } } //---------------------------------------------------------------------------
위 내용은 매우 큰 수의 빠른 제곱을 위해 NTT(수 이론 변환) 및 모듈식 산술을 어떻게 최적화할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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C 언어 데이터 구조 : 트리 및 그래프의 데이터 표현은 노드로 구성된 계층 적 데이터 구조입니다. 각 노드에는 데이터 요소와 하위 노드에 대한 포인터가 포함되어 있습니다. 이진 트리는 특별한 유형의 트리입니다. 각 노드에는 최대 두 개의 자식 노드가 있습니다. 데이터는 structtreenode {intdata; structtreenode*왼쪽; structReenode*오른쪽;}을 나타냅니다. 작업은 트리 트래버스 트리 (사전 조정, 인 순서 및 나중에 순서) 검색 트리 삽입 노드 삭제 노드 그래프는 요소가 정점 인 데이터 구조 모음이며 이웃을 나타내는 오른쪽 또는 무의미한 데이터로 모서리를 통해 연결할 수 있습니다.

파일 작동 문제에 대한 진실 : 파일 개방이 실패 : 불충분 한 권한, 잘못된 경로 및 파일이 점유 된 파일. 데이터 쓰기 실패 : 버퍼가 가득 차고 파일을 쓸 수 없으며 디스크 공간이 불충분합니다. 기타 FAQ : 파일이 느리게 이동, 잘못된 텍스트 파일 인코딩 및 이진 파일 읽기 오류.

C 언어 기능은 코드 모듈화 및 프로그램 구축의 기초입니다. 그들은 선언 (함수 헤더)과 정의 (기능 본문)로 구성됩니다. C 언어는 값을 사용하여 기본적으로 매개 변수를 전달하지만 주소 패스를 사용하여 외부 변수를 수정할 수도 있습니다. 함수는 반환 값을 가질 수 있거나 가질 수 있으며 반환 값 유형은 선언과 일치해야합니다. 기능 명명은 낙타 또는 밑줄을 사용하여 명확하고 이해하기 쉬워야합니다. 단일 책임 원칙을 따르고 기능 단순성을 유지하여 유지 관리 및 가독성을 향상시킵니다.

C 언어 함수 이름 정의에는 다음이 포함됩니다. 반환 값 유형, 기능 이름, 매개 변수 목록 및 기능 본문. 키워드와의 충돌을 피하기 위해 기능 이름은 명확하고 간결하며 스타일이 통일되어야합니다. 기능 이름에는 범위가 있으며 선언 후 사용할 수 있습니다. 함수 포인터를 사용하면 기능을 인수로 전달하거나 할당 할 수 있습니다. 일반적인 오류에는 명명 충돌, 매개 변수 유형의 불일치 및 선언되지 않은 함수가 포함됩니다. 성능 최적화는 기능 설계 및 구현에 중점을두고 명확하고 읽기 쉬운 코드는 중요합니다.

C35의 계산은 본질적으로 조합 수학이며, 5 개의 요소 중 3 개 중에서 선택된 조합 수를 나타냅니다. 계산 공식은 C53 = 5입니다! / (3! * 2!)는 효율을 향상시키고 오버플로를 피하기 위해 루프에 의해 직접 계산할 수 있습니다. 또한 확률 통계, 암호화, 알고리즘 설계 등의 필드에서 많은 문제를 해결하는 데 조합의 특성을 이해하고 효율적인 계산 방법을 마스터하는 데 중요합니다.

C 언어 기능은 재사용 가능한 코드 블록입니다. 입력, 작업을 수행하며 결과를 반환하여 모듈 식 재사성을 향상시키고 복잡성을 줄입니다. 기능의 내부 메커니즘에는 매개 변수 전달, 함수 실행 및 리턴 값이 포함됩니다. 전체 프로세스에는 기능이 인라인과 같은 최적화가 포함됩니다. 좋은 기능은 단일 책임, 소수의 매개 변수, 이름 지정 사양 및 오류 처리 원칙에 따라 작성됩니다. 함수와 결합 된 포인터는 외부 변수 값 수정과 같은보다 강력한 기능을 달성 할 수 있습니다. 함수 포인터는 함수를 매개 변수 또는 저장 주소로 전달하며 함수에 대한 동적 호출을 구현하는 데 사용됩니다. 기능 기능과 기술을 이해하는 것은 효율적이고 유지 가능하며 이해하기 쉬운 C 프로그램을 작성하는 데 핵심입니다.

알고리즘은 문제를 해결하기위한 일련의 지침이며 실행 속도 및 메모리 사용량은 다양합니다. 프로그래밍에서 많은 알고리즘은 데이터 검색 및 정렬을 기반으로합니다. 이 기사에서는 여러 데이터 검색 및 정렬 알고리즘을 소개합니다. 선형 검색은 배열 [20,500,10,5,100,1,50]이 있으며 숫자 50을 찾아야한다고 가정합니다. 선형 검색 알고리즘은 대상 값이 발견되거나 전체 배열이 통과 될 때까지 배열의 각 요소를 하나씩 점검합니다. 알고리즘 플로우 차트는 다음과 같습니다. 선형 검색의 의사 코드는 다음과 같습니다. 각 요소를 확인하십시오. 대상 값이 발견되는 경우 : true return false clanue 구현 : #includeintmain (void) {i 포함

C 언어 멀티 스레딩 프로그래밍 안내서 : 스레드 생성 : pthread_create () 함수를 사용하여 스레드 ID, 속성 및 스레드 함수를 지정합니다. 스레드 동기화 : 뮤텍스, 세마포어 및 조건부 변수를 통한 데이터 경쟁 방지. 실제 사례 : 멀티 스레딩을 사용하여 Fibonacci 번호를 계산하고 여러 스레드에 작업을 할당하고 결과를 동기화하십시오. 문제 해결 : 프로그램 충돌, 스레드 정지 응답 및 성능 병목 현상과 같은 문제를 해결합니다.
