karatsuba算法_karatsuba乘法为什么快

Ⅰ 列竖式计算,带*的要验算,105x45=

竖式解析步骤105×45
解题思路:先将两乘数末位对齐,然后分别使用第二个乘数,由末位起对每一位数依次乘上一个乘数,最后将所计算结果累加即为乘积,如果乘数为小数可先将其扩大相应的倍数,最后乘积在缩小相应的倍数；
解题过程:
步骤一:5×105=525

步骤二:4×105=4200

根据以上计算结果相加为4725

验算:4725÷45=105

(1)karatsuba算法扩展阅读(验算结果):将被除数从高位起的每一位数进行除数运算,每次计算得到的商保留,余数加下一位数进行运算,依此顺序将被除数所以位数运算完毕,得到的商按顺序组合,余数为最后一次运算结果
解题过程:
步骤一:47÷45=1 余数为:2

步骤二:22÷45=0 余数为22

步骤三:225÷45=5 余数为:0

根据以上计算步骤组合结果为105

存疑请追问,满意请采纳

Ⅱ karatsuba乘法为什么快

Karatsuba乘法是一种快速乘法。此算法在1960年由Anatolii Alexeevitch Karatsuba 提出，并于1962年得以发表。[1] 此算法主要用于两个大数相乘。普通乘法的复杂度是n2，而Karatsuba算法的复杂度仅为3nlog3≈3n1.585（log3是以2为底的）

Ⅲ 390÷25列竖式

解:根据已知条件，列式计算

390÷25

=390÷(5x5)

=390÷5÷5

=78÷5

=15.6

图中有货

Ⅳ Karatsuba 算法和快速幂哪个更快

这两个算法根本就不是解决同一个问题的呀

Ⅳ 19.59÷37竖式计算怎么算

19.59÷37列竖式计算的话。看好小数点的位置。答案是0.5294。约等于0.53。

Ⅵ python里面不限长度的长整型怎么实现的

python里实现的都是比较基本的任意精度整型算术算法，
在网上找相关的资料看更方便。
其实也蛮简单的，不妨说说。就是将整数保存在一个数组里，
加减就不用说了，就是从低位起，在相对应的位作加减，
并将多余的进位或不足的补位。
除法的基本算法就跟上小学时学的除法一样，
想想就明白了。
乘法麻烦点，python里用的是Karatsuba也是基本算法。
更好的是用快速傅立叶变换。

Ⅶ 程序员必须掌握哪些算法

A搜索算法——图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的最佳路径，并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次序访问这些节点。因此，A*搜索算法是最佳优先搜索的范例。
集束搜索（又名定向搜索，BeamSearch）——最佳优先搜索算法的优化。使用启发式函数评估它检查的每个节点的能力。不过，集束搜索只能在每个深度中发现最前面的m个最符合条件的节点，m是固定数字——集束的宽度。
二分查找（BinarySearch）——在线性数组中找特定值的算法，每个步骤去掉一半不符合要求的数据。
分支界定算法（BranchandBound）——在多种最优化问题中寻找特定最优化解决方案的算法，特别是针对离散、组合的最优化。
Buchberger算法——一种数学算法，可将其视为针对单变量最大公约数求解的欧几里得算法和线性系统中高斯消元法的泛化。
数据压缩——采取特定编码方案，使用更少的字节数（或是其他信息承载单元）对信息编码的过程，又叫来源编码。
Diffie-Hellman密钥交换算法——一种加密协议，允许双方在事先不了解对方的情况下，在不安全的通信信道中，共同建立共享密钥。该密钥以后可与一个对称密码一起，加密后续通讯。
Dijkstra算法——针对没有负值权重边的有向图，计算其中的单一起点最短算法。
离散微分算法（Discretedifferentiation）
动态规划算法（DynamicProgramming）——展示互相覆盖的子问题和最优子架构算法
欧几里得算法（Euclideanalgorithm）——计算两个整数的最大公约数。最古老的算法之一，出现在公元前300前欧几里得的《几何原本》。
期望-最大算法（Expectation-maximizationalgorithm，又名EM-Training）——在统计计算中，期望-最大算法在概率模型中寻找可能性最大的参数估算值，其中模型依赖于未发现的潜在变量。EM在两个步骤中交替计算，第一步是计算期望，利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大可能估计值；第二步是最大化，最大化在第一步上求得的最大可能值来计算参数的值。
快速傅里叶变换（FastFouriertransform，FFT）——计算离散的傅里叶变换（DFT）及其反转。该算法应用范围很广，从数字信号处理到解决偏微分方程，到快速计算大整数乘积。
梯度下降（Gradientdescent）——一种数学上的最优化算法。
哈希算法（Hashing）
堆排序（Heaps）
Karatsuba乘法——需要完成上千位整数的乘法的系统中使用，比如计算机代数系统和大数程序库，如果使用长乘法，速度太慢。该算法发现于1962年。
LLL算法（Lenstra-Lenstra-Lovaszlatticerection）——以格规约（lattice）基数为输入，输出短正交向量基数。LLL算法在以下公共密钥加密方法中有大量使用：背包加密系统（knapsack）、有特定设置的RSA加密等等。
最大流量算法（Maximumflow）——该算法试图从一个流量网络中找到最大的流。它优势被定义为找到这样一个流的值。最大流问题可以看作更复杂的网络流问题的特定情况。最大流与网络中的界面有关，这就是最大流-最小截定理（Max-flowmin-cuttheorem）。Ford-Fulkerson能找到一个流网络中的最大流。
合并排序（MergeSort）
牛顿法（Newton'smethod）——求非线性方程（组）零点的一种重要的迭代法。
Q-learning学习算法——这是一种通过学习动作值函数（action-valuefunction）完成的强化学习算法，函数采取在给定状态的给定动作，并计算出期望的效用价值，在此后遵循固定的策略。Q-leanring的优势是，在不需要环境模型的情况下，可以对比可采纳行动的期望效用。
两次筛法（QuadraticSieve）——现代整数因子分解算法，在实践中，是目前已知第二快的此类算法（仅次于数域筛法NumberFieldSieve）。对于110位以下的十位整数，它仍是最快的，而且都认为它比数域筛法更简单。
RANSAC——是“RANdomSAmpleConsensus”的缩写。该算法根据一系列观察得到的数据，数据中包含异常值，估算一个数学模型的参数值。其基本假设是：数据包含非异化值，也就是能够通过某些模型参数解释的值，异化值就是那些不符合模型的数据点。
RSA——公钥加密算法。首个适用于以签名作为加密的算法。RSA在电商行业中仍大规模使用，大家也相信它有足够安全长度的公钥。
Schönhage-Strassen算法——在数学中，Schönhage-Strassen算法是用来完成大整数的乘法的快速渐近算法。其算法复杂度为：O(Nlog(N)log(log(N)))，该算法使用了傅里叶变换。
单纯型算法（SimplexAlgorithm）——在数学的优化理论中，单纯型算法是常用的技术，用来找到线性规划问题的数值解。线性规划问题包括在一组实变量上的一系列线性不等式组，以及一个等待最大化（或最小化）的固定线性函数。
奇异值分解（Singularvaluedecomposition，简称SVD）——在线性代数中，SVD是重要的实数或复数矩阵的分解方法，在信号处理和统计中有多种应用，比如计算矩阵的伪逆矩阵（以求解最小二乘法问题）、解决超定线性系统（overdeterminedlinearsystems）、矩阵逼近、数值天气预报等等。
求解线性方程组（）——线性方程组是数学中最古老的问题，它们有很多应用，比如在数字信号处理、线性规划中的估算和预测、数值分析中的非线性问题逼近等等。求解线性方程组，可以使用高斯—约当消去法（Gauss-Jordanelimination），或是柯列斯基分解（Choleskydecomposition）。
Strukturtensor算法——应用于模式识别领域，为所有像素找出一种计算方法，看看该像素是否处于同质区域（homogenousregion），看看它是否属于边缘，还是是一个顶点。
合并查找算法（Union-find）——给定一组元素，该算法常常用来把这些元素分为多个分离的、彼此不重合的组。不相交集（disjoint-set）的数据结构可以跟踪这样的切分方法。合并查找算法可以在此种数据结构上完成两个有用的操作：
查找：判断某特定元素属于哪个组。
合并：联合或合并两个组为一个组。
维特比算法（Viterbialgorithm）——寻找隐藏状态最有可能序列的动态规划算法，这种序列被称为维特比路径，其结果是一系列可以观察到的事件，特别是在隐藏的Markov模型中。

Ⅷ 546÷17的竖式

十以内的话，确实不太正常。正常人都用O(1)的查表法。但是能用上O(n^1.585)的Karatsuba算法的，也不是凡人。依难易度排序，这俩算法之间基本上就只有O(n^2)的算法，就是列竖式的算法。那些速算小技巧啊，横竖画线交点啊之类的破方法对复杂度一点影响都没有。现在问题来了，题主你用的是哪种方法呢？

Ⅸ karatsuba乘法的介绍

Karatsuba乘法是一种快速乘法。此算法在1960年由Anatolii Alexeevitch Karatsuba 提出，并于1962年得以发表。1此算法主要用于两个大数相乘。普通乘法的复杂度是n2，而Karatsuba算法的复杂度仅为3nlog3≈3n1.585（log3是以2为底的）2。

Ⅹ 12.6*11.5竖式过程

小数乘法竖式计算步骤及验算过程
解题过程:
步骤一:5×126=630

步骤二:1×126=1260

步骤三:1×126=12600

根据以上计算步骤组合结果为144.9

验算:144.9÷11.5=12.6

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