Somma delle cifre dei coefficienti binomiali centrali


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Il compito è semplicemente vedere quanto più velocemente puoi calcolare n scegli n / 2 (anche per n) rispetto alla funzione integrata in Python. Naturalmente per n grande questo è un numero piuttosto grande, quindi piuttosto che emettere l'intero numero dovresti produrre la somma delle cifre. Ad esempio, per n = 100000, la risposta è 135702. Perché n=1000000lo è 1354815.

Ecco il codice Python:

from scipy.misc import comb
def sum_digits(n):
   r = 0
   while n:
       r, n = r + n % 10, n / 10
   return r
sum_digits(comb(n,n/2,exact=True))

Il tuo punteggio è (highest n on your machine using your code)/(highest n on your machine using my code). Il codice deve terminare entro 60 secondi o meno.

Il programma deve fornire l'output corretto per tutti i n pari: 2 <= n <= (il tuo n più alto)

Non è possibile utilizzare alcun codice incorporato o librerie che calcolano coefficienti binomiali o valori che possono essere rapidamente trasformati in coefficienti binomiali.

Puoi usare qualsiasi lingua tu scelga.


Risposta principale L'attuale risposta principale con un fantastico 680.09 è di solo mezzo.


2
Dovremmo presentare soluzioni in Python o in una lingua preferita?

È possibile scrivere una routine che lo fa su un computer moderno e si nadatta a milioni, mentre dubito che la funzione Python gestirà qualcosa di più grande che n = 1e5senza soffocare.
COTO,

@Alessandro Puoi usare qualsiasi lingua tu scelga. L'unica limitazione era che non è possibile utilizzare le funzioni incorporate per calcolare i coefficienti.

2
Sono consentite le funzioni fattoriali? Ho ipotizzato che non potessero essere "rapidamente trasformati in coefficienti binomiali" (il tutto è solo un fattoriale diviso per un altro quadrato fattoriale), ma poiché una risposta ne sta usando uno adesso, la chiarezza sarebbe piacevole.
Geobits

1
@Comintern: ho replicato con successo quel punto di riferimento con 287mil in 1 minuto o 169mil in 35 secondi! :)
solo il

Risposte:


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C ++ (GMP) - (287.000.000 / 422.000) = 680.09

Combina spudoratamente il teorema di Kummer di xnor e GMP di qwr. Ancora nemmeno vicino alla soluzione Go, non so perché.

Modifica: Grazie a Keith Randall per il promemoria che la moltiplicazione è più veloce se il numero ha dimensioni simili. Ho implementato la moltiplicazione multi-livello, simile al concetto di coalescenza della memoria sulla gestione della memoria. E il risultato è impressionante. Quello che una volta impiegava 51 secondi, ora richiede solo 0,5 secondi (ovvero un miglioramento di 100 volte !!)

VECCHIO CODICE (n = 14.000.000)
Setacciamento fatto in 0.343s
Binom di calcolo fatto a 51.929s
Sommario fatto a 0.901s
14000000: 18954729

0m53.194 reali
utente 0m53.116s
sys 0m0.060s

NUOVO CODICE (n = 14.000.000)
Setacciamento fatto in 0.343s
Binom di calcolo fatto a 0,552s
Riepilogo fatto in 0.902s
14000000: 18954729

reale 0m1.804s
utente 0m1.776s
sys 0m0.023s

La corsa per n=287,000,000

Fine setacciatura in 4.211s
Fatto calcolo binom in 17.934s
Sommario fatto nel 37.677s
287000000: 388788354

0m59.928 reali
utente 0m58.759s
sys 0m1.116s

Il codice. Compila con-lgmp -lgmpxx -O3

#include <gmpxx.h>
#include <iostream>
#include <time.h>
#include <cstdio>

const int MAX=287000000;
const int PRIME_COUNT=15700000;

int primes[PRIME_COUNT], factors[PRIME_COUNT], count;
bool sieve[MAX];
int max_idx=0;

void run_sieve(){
    sieve[2] = true;
    primes[0] = 2;
    count = 1;
    for(int i=3; i<MAX; i+=2){
        sieve[i] = true;
    }
    for(int i=3; i<17000; i+=2){
        if(!sieve[i]) continue;
        for(int j = i*i; j<MAX; j+=i){
            sieve[j] = false;
        }
    }
    for(int i=3; i<MAX; i+=2){
        if(sieve[i]) primes[count++] = i;
    }
}

mpz_class sum_digits(mpz_class n){
    clock_t t = clock();
    char* str = mpz_get_str(NULL, 10, n.get_mpz_t());
    int result = 0;
    for(int i=0;str[i]>0;i++){
        result+=str[i]-48;
    }
    printf("Done summing in %.3fs\n", ((float)(clock()-t))/CLOCKS_PER_SEC);
    return result;
}

mpz_class nc2_fast(const mpz_class &x){
    clock_t t = clock();
    int prime;
    const unsigned int n = mpz_get_ui(x.get_mpz_t());
    const unsigned int n2 = n/2;
    unsigned int m;
    unsigned int digit;
    unsigned int carry=0;
    unsigned int carries=0;
    mpz_class result = 1;
    mpz_class prime_prods = 1;
    mpz_class tmp;
    mpz_class tmp_prods[32], tmp_prime_prods[32];
    for(int i=0; i<32; i++){
        tmp_prods[i] = (mpz_class)NULL;
        tmp_prime_prods[i] = (mpz_class)NULL;
    }
    for(int i=0; i< count; i++){
        prime = primes[i];
        carry=0;
        carries=0;
        if(prime > n) break;
        if(prime > n2){
            tmp = prime;
            for(int j=0; j<32; j++){
                if(tmp_prime_prods[j] == NULL){
                    tmp_prime_prods[j] = tmp;
                    break;
                } else {
                    mpz_mul(tmp.get_mpz_t(), tmp.get_mpz_t(), tmp_prime_prods[j].get_mpz_t());
                    tmp_prime_prods[j] = (mpz_class)NULL;
                }
            }
            continue;
        }
        m=n2;
        while(m>0){
            digit = m%prime;
            carry = (2*digit + carry >= prime) ? 1 : 0;
            carries += carry;
            m/=prime;
        }
        if(carries>0){
            tmp = 0;
            mpz_ui_pow_ui(tmp.get_mpz_t(), prime, carries);
            for(int j=0; j<32; j++){
                if(tmp_prods[j] == NULL){
                    tmp_prods[j] = tmp;
                    break;
                } else {
                    mpz_mul(tmp.get_mpz_t(), tmp.get_mpz_t(), tmp_prods[j].get_mpz_t());
                    tmp_prods[j] = (mpz_class)NULL;
                }
            }
        }
    }
    result = 1;
    prime_prods = 1;
    for(int j=0; j<32; j++){
        if(tmp_prods[j] != NULL){
            mpz_mul(result.get_mpz_t(), result.get_mpz_t(), tmp_prods[j].get_mpz_t());
        }
        if(tmp_prime_prods[j] != NULL){
            mpz_mul(prime_prods.get_mpz_t(), prime_prods.get_mpz_t(), tmp_prime_prods[j].get_mpz_t());
        }
    }
    mpz_mul(result.get_mpz_t(), result.get_mpz_t(), prime_prods.get_mpz_t());
    printf("Done calculating binom in %.3fs\n", ((float)(clock()-t))/CLOCKS_PER_SEC);
    return result;
}

int main(int argc, char* argv[]){
    const mpz_class n = atoi(argv[1]);
    clock_t t = clock();
    run_sieve();
    printf("Done sieving in %.3fs\n", ((float)(clock()-t))/CLOCKS_PER_SEC);
    std::cout << n << ": " << sum_digits(nc2_fast(n)) << std::endl;
    return 0;
}

2
Le moltiplicazioni sono più efficienti se entrambi gli operandi hanno circa le stesse dimensioni. Moltiplichi sempre un numero grande per un numero piccolo. Se si combinano ripetutamente i piccoli numeri in coppia potrebbe essere più veloce (ma occupare più memoria).
Keith Randall,

Wow, questo fa molta differenza. È esponenzialmente più veloce. Posso raggiungere 169mil ora in 35 secondi.
solo il

Caspita davvero! Qual è la suddivisione in tempo per le diverse parti del codice?

L'ho già inserito nella mia risposta. 4s nella generazione di numeri primi fino a n, 18s calcolando il coefficiente binomiale centrale e gli altri 37s nella conversione del risultato in stringa e nella somma della cifra.
solo

1
Ritengo che questa risposta dovrebbe essere fornita a tutte le librerie open source che calcolano i coefficienti binomiali. Non posso credere che nessun altro abbia un codice così veloce!

7

Vai, 33.96 = (16300000/480000)

package main

import "math/big"

const n = 16300000

var (
    sieve     [n + 1]bool
    remaining [n + 1]int
    count     [n + 1]int
)

func main() {
    println("finding primes")
    for p := 2; p <= n; p++ {
        if sieve[p] {
            continue
        }
        for i := p * p; i <= n; i += p {
            sieve[i] = true
        }
    }

    // count net number of times each prime appears in the result.
    println("counting factors")
    for i := 2; i <= n; i++ {
        remaining[i] = i
    }
    for p := 2; p <= n; p++ {
        if sieve[p] {
            continue
        }

        for i := p; i <= n; i += p {
            for remaining[i]%p == 0 { // may have multiple factors of p
                remaining[i] /= p

                // count positive for n!
                count[p]++
                // count negative twice for ((n/2)!)^2
                if i <= n/2 {
                    count[p] -= 2
                }
            }
        }
    }

    // ignore all the trailing zeros
    count[2] -= count[5]
    count[5] = 0

    println("listing factors")
    var m []uint64
    for i := 0; i <= n; i++ {
        for count[i] > 0 {
            m = append(m, uint64(i))
            count[i]--
        }
    }

    println("grouping factors")
    m = group(m)

    println("multiplying")
    x := mul(m)

    println("converting to base 10")
    d := 0
    for _, c := range x.String() {
        d += int(c - '0')
    }
    println("sum of digits:", d)
}

// Return product of elements in a.
func mul(a []uint64) *big.Int {
    if len(a) == 1 {
        x := big.NewInt(0)
        x.SetUint64(a[0])
        return x
    }
    m := len(a) / 2
    x := mul(a[:m])
    y := mul(a[m:])
    x.Mul(x, y) // fast because x and y are about the same length
    return x
}

// return a slice whose members have the same product
// as the input slice, but hopefully shorter.
func group(a []uint64) []uint64 {
    var g []uint64
    r := uint64(1)
    b := 1
    for _, x := range a {
        c := bits(x)
        if b+c <= 64 {
            r *= x
            b += c
        } else {
            g = append(g, r)
            r = x
            b = c
        }
    }
    g = append(g, r)
    return g
}

// bits returns the number of bits in the representation of x
func bits(x uint64) int {
    n := 0
    for x != 0 {
        n++
        x >>= 1
    }
    return n
}

Funziona contando tutti i fattori primi nel numeratore e denominatore e cancellando i fattori corrispondenti. Moltiplica gli avanzi per ottenere il risultato.

Più dell'80% del tempo impiegato per la conversione in base 10. Deve esserci un modo migliore per farlo ...


Per problemi che richiedono la stampa di grandi numeri nella base 10 di solito trovo utile scrivere la mia classe BigInteger che memorizza i numeri nella base 1E9 ~ 2 ^ 30.
Peter Taylor,

Attualmente stai vincendo per un miglio di campagna .. come si suol dire.

@PeterTaylor: l'ho provato, ma richiede un sacco di% 1e9 nel codice di moltiplicazione, il che rende la moltiplicazione lenta.
Keith Randall,

6

Python 3 (8,8 = 2,2 milioni / 0,25 milioni)

Questo è in Python, che non è noto per la velocità, quindi probabilmente puoi fare meglio il porting in un'altra lingua.

Generatore di prime tratto da questo concorso StackOverflow .

import numpy
import time

def primesfrom2to(n):
    """ Input n>=6, Returns a array of primes, 2 <= p < n """
    sieve = numpy.ones(n//3 + (n%6==2), dtype=numpy.bool)
    for i in range(1,int(n**0.5)//3+1):
        if sieve[i]:
            k=3*i+1|1
            sieve[       k*k/3     ::2*k] = False
            sieve[k*(k-2*(i&1)+4)/3::2*k] = False
    return numpy.r_[2,3,((3*numpy.nonzero(sieve)[0][1:]+1)|1)]

t0 = time.clock()

N=220*10**4
n=N//2

print("N = %d" % N)
print()

print("Generating primes.")
primes = primesfrom2to(N)

t1 = time.clock()
print ("Time taken: %f" % (t1-t0))

print("Computing product.")
product = 1

for p in primes:
    p=int(p)
    carries = 0 
    carry = 0

    if p>n:
        product*=p
        continue

    m=n

    #Count carries of n+n in base p as per Kummer's Theorem
    while m:
        digit = m%p
        carry = (2*digit + carry >= p)
        carries += carry
        m//=p

    if carries >0:
        for _ in range(carries):
            product *= p

    #print(p,carries,product)

t2 = time.clock()
print ("Time taken: %f" % (t2-t1))

print("Converting number to string.")

# digit_sum = 0
# result=product

# while result:
    # digit_sum+=result%10
    # result//=10

digit_sum = 0
digit_string = str(product)

t3 = time.clock()
print ("Time taken: %f" % (t3-t2))

print("Summing digits.")
for d in str(digit_string):digit_sum+=int(d)

t4 = time.clock()
print ("Time taken: %f" % (t4-t3))
print ()

print ("Total time: %f" % (t4-t0))
print()
print("Sum of digits = %d" % digit_sum)

L'idea principale dell'algoritmo è quella di utilizzare il teorema di Kummer per ottenere la scomposizione in fattori primi del binomio. Per ogni numero primo apprendiamo la massima potenza che divide la risposta e moltiplichiamo il prodotto corrente per quella potenza del numero primo. In questo modo, abbiamo solo bisogno di moltiplicare una sola volta per ogni numero primo nella scomposizione in fattori primi della risposta.

Uscita che mostra la suddivisione del tempo:

N = 2200000
Generating primes.
Time taken: 0.046408
Computing product.
Time taken: 17.931472
Converting number to string.
Time taken: 39.083390
Summing digits.
Time taken: 1.502393

Total time: 58.563664

Sum of digits = 2980107

Sorprendentemente, la maggior parte del tempo viene impiegato per convertire il numero in una stringa per sommare le sue cifre. Inoltre, sorprendentemente, la conversione in una stringa è stata molto più rapida rispetto al ripetersi delle cifre %10e //10, sebbene presumibilmente l'intera stringa debba essere mantenuta in memoria.

La generazione dei numeri primi richiede tempo trascurabile (e quindi non mi sento ingiusto nel copiare il codice esistente). La somma delle cifre è veloce. La moltiplicazione effettiva richiede un terzo del tempo.

Dato che la somma delle cifre sembra essere il fattore limitante, forse un algoritmo per moltiplicare i numeri nella rappresentazione decimale risparmierebbe tempo in totale abbreviando la conversione binaria / decimale.


Questo è molto impressionante e ti fa chiedere perché cpython non usa la tua implementazione!

3

Java (punteggio 22500/365000 = 0.062)

Non ho Python su questa macchina, quindi se qualcuno potesse segnare questo sarei grato. In caso contrario, dovrà aspettare.


(2nn)=ΣK=0n(nK)2

Il collo di bottiglia è l'aggiunta per calcolare la sezione pertinente del triangolo di Pascal (90% del tempo di esecuzione), quindi l'utilizzo di un algoritmo di moltiplicazione migliore non sarebbe davvero d'aiuto.

Si noti che ciò che la domanda chiama nè ciò che io chiamo 2n. L'argomento della riga di comando è ciò che la domanda chiama n.

public class CodeGolf37270 {
    public static void main(String[] args) {
        if (args.length != 1) {
            System.err.println("Usage: java CodeGolf37270 <n>");
            System.exit(1);
        }

        int two_n = Integer.parseInt(args[0]);
        // \binom{2n}{n} = \sum_{k=0}^n \binom{n}{k}^2
        // Two cases:
        //   n = 2m: \binom{4m}{2m} = \binom{2m}{m}^2 + 2\sum_{k=0}^{m-1} \binom{2m}{k}^2
        //   n = 2m+1: \binom{4m+2}{2m+1} = 2\sum_{k=0}^{m} \binom{2m+1}{k}^2
        int n = two_n / 2;
        BigInt[] nCk = new BigInt[n/2 + 1];
        nCk[0] = new BigInt(1);
        for (int k = 1; k < nCk.length; k++) nCk[k] = nCk[0];
        for (int row = 2; row <= n; row++) {
            BigInt tmp = nCk[0];
            for (int col = 1; col < row && col < nCk.length; col++) {
                BigInt replacement = tmp.add(nCk[col]);
                tmp = nCk[col];
                nCk[col] = replacement;
            }
        }

        BigInt central = nCk[0]; // 1^2 = 1
        int lim = (n & 1) == 1 ? nCk.length : (nCk.length - 1);
        for (int k = 1; k < lim; k++) central = central.add(nCk[k].sq());
        central = central.add(central);
        if ((n & 1) == 0) central = central.add(nCk[nCk.length - 1].sq());

        System.out.println(central.digsum());
    }

    private static class BigInt {
        static final int B = 1000000000;
        private int[] val;

        public BigInt(int x) {
            val = new int[] { x };
        }

        private BigInt(int[] val) {
            this.val = val;
        }

        public BigInt add(BigInt that) {
            int[] left, right;
            if (val.length < that.val.length) {
                left = that.val;
                right = val;
            }
            else {
                left = val;
                right = that.val;
            }

            int[] sum = left.clone();
            int carry = 0, k = 0;
            for (; k < right.length; k++) {
                int a = sum[k] + right[k] + carry;
                sum[k] = a % B;
                carry = a / B;
            }
            while (carry > 0 && k < sum.length) {
                int a = sum[k] + carry;
                sum[k] = a % B;
                carry = a / B;
                k++;
            }
            if (carry > 0) {
                int[] wider = new int[sum.length + 1];
                System.arraycopy(sum, 0, wider, 0, sum.length);
                wider[sum.length] = carry;
                sum = wider;
            }

            return new BigInt(sum);
        }

        public BigInt sq() {
            int[] rv = new int[2 * val.length];
            // Naive multiplication
            for (int i = 0; i < val.length; i++) {
                for (int j = i; j < val.length; j++) {
                    int k = i+j;
                    long c = val[i] * (long)val[j];
                    if (j > i) c <<= 1;
                    while (c > 0) {
                        c += rv[k];
                        rv[k] = (int)(c % B);
                        c /= B;
                        k++;
                    }
                }
            }

            int len = rv.length;
            while (len > 1 && rv[len - 1] == 0) len--;
            if (len < rv.length) {
                int[] rv2 = new int[len];
                System.arraycopy(rv, 0, rv2, 0, len);
                rv = rv2;
            }

            return new BigInt(rv);
        }

        public long digsum() {
            long rv = 0;
            for (int i = 0; i < val.length; i++) {
                int x = val[i];
                while (x > 0) {
                    rv += x % 10;
                    x /= 10;
                }
            }
            return rv;
        }
    }
}

Ottengo 29.500 per il tuo programma e 440.000 per il programma di riferimento, quindi sarebbe un punteggio di 0,067. Questo viene compilato con Java 1.7 ( javac CodeGolf37270.java) ed eseguito con Java 1.8 ( java CodeGolf37270 n). Non sono sicuro se ci sono opzioni di ottimizzazione di cui non sono a conoscenza. Non riesco a provare a compilare con Java 1.8, perché non viene installato con il mio pacchetto Java ...
Dennis

Approccio interessante Perché pensi che calcolarlo iterativamente potrebbe essere più veloce dell'uso della semplice formula?
solo il

@justhalf, non avevo intuito se sarebbe stato più veloce o meno, e non ho provato a fare calcoli di complessità. Ho cercato negli elenchi di identità i coefficienti binomiali centrali per cercare di trovare formule che sarebbero semplici da implementare con una classe di interi di grandi dimensioni personalizzata ottimizzata per l'estrazione di cifre di base 10. E avendo scoperto che non è molto efficiente, posso anche pubblicarlo e salvare qualcun altro dal ripetere l'esperimento. (FWIW sto lavorando alla moltiplicazione di Toom, ma non sono sicuro di quando lo avrò testato ed eseguito il debug).
Peter Taylor,

2

GMP - 1500000/300000 = 5.0

Sebbene questa risposta non competa con i setacci, a volte i codici funzione possono comunque ottenere risultati.

#include <gmpxx.h>
#include <iostream>

mpz_class sum_digits(mpz_class n)
{
    char* str = mpz_get_str(NULL, 10, n.get_mpz_t());
    int result = 0;
    for(int i=0; str[i]>0; i++)

    result += str[i] - 48;

    return result;
}


mpz_class comb_2(const mpz_class &x)
{
    const unsigned int k = mpz_get_ui(x.get_mpz_t()) / 2;
    mpz_class result = k + 1;

    for(int i=2; i<=k; i++)
    {
        result *= k + i;
        mpz_divexact_ui(result.get_mpz_t(), result.get_mpz_t(), i);
    }

    return result;
}

int main()
{
    const mpz_class n = 1500000;
    std::cout << sum_digits(comb_2(n)) << std::endl;

    return 0;
}

2

Java, classe intera grande personalizzata: 32.9 (120000000/365000)

La classe principale è piuttosto semplice:

import java.util.*;

public class PPCG37270 {
    public static void main(String[] args) {
        long start = System.nanoTime();

        int n = 12000000;
        if (args.length == 1) n = Integer.parseInt(args[0]);

        boolean[] sieve = new boolean[n + 1];
        int[] remaining = new int[n + 1];
        int[] count = new int[n + 1];

        for (int p = 2; p <= n; p++) {
            if (sieve[p]) continue;
            long p2 = p * (long)p;
            if (p2 > n) continue;
            for (int i = (int)p2; i <= n; i += p) sieve[i] = true;
        }

        for (int i = 2; i <= n; i++) remaining[i] = i;
        for (int p = 2; p <= n; p++) {
            if (sieve[p]) continue;
            for (int i = p; i <= n; i += p) {
                while (remaining[i] % p == 0) {
                    remaining[i] /= p;
                    count[p]++;
                    if (i <= n/2) count[p] -= 2;
                }
            }
        }

        count[2] -= count[5];
        count[5] = 0;

        List<BigInt> partialProd = new ArrayList<BigInt>();
        long accum = 1;
        for (int i = 2; i <= n; i++) {
            for (int j = count[i]; j > 0; j--) {
                long tmp = accum * i;
                if (tmp < 1000000000L) accum = tmp;
                else {
                    partialProd.add(new BigInt((int)accum));
                    accum = i;
                }
            }
        }
        partialProd.add(new BigInt((int)accum));
        System.out.println(prod(partialProd).digsum());
        System.out.println((System.nanoTime() - start) / 1000000 + "ms");
    }

    private static BigInt prod(List<BigInt> vals) {
        while (vals.size() > 1) {
            int n = vals.size();
            List<BigInt> next = new ArrayList<BigInt>();
            for (int i = 0; i < n; i += 2) {
                if (i == n - 1) next.add(vals.get(i));
                else next.add(vals.get(i).mul(vals.get(i+1)));
            }
            vals = next;
        }
        return vals.get(0);
    }
}

Si basa su una grande classe intera che è ottimizzata per la moltiplicazione e toString(), entrambi i quali sono significativi colli di bottiglia in un'implementazione con java.math.BigInteger.

/**
 * A big integer class which is optimised for conversion to decimal.
 * For use in simple applications where BigInteger.toString() is a bottleneck.
 */
public class BigInt {
    // The base of the representation.
    private static final int B = 1000000000;
    // The number of decimal digits per digit of the representation.
    private static final int LOG10_B = 9;

    public static final BigInt ZERO = new BigInt(0);
    public static final BigInt ONE = new BigInt(1);

    // We use sign-magnitude representation.
    private final boolean negative;

    // Least significant digit is at val[off]; most significant is at val[off + len - 1]
    // Unless len == 1 we guarantee that val[off + len - 1] is non-zero.
    private final int[] val;
    private final int off;
    private final int len;

    // Toom-style multiplication parameters from
    // Zuras, D. (1994). More on squaring and multiplying large integers. IEEE Transactions on Computers, 43(8), 899-908.
    private static final int[][][] Q = new int[][][]{
        {},
        {},
        {{1, -1}},
        {{4, 2, 1}, {1, 1, 1}, {1, 2, 4}},
        {{8, 4, 2, 1}, {-8, 4, -2, 1}, {1, 1, 1, 1}, {1, -2, 4, -8}, {1, 2, 4, 8}}
    };
    private static final int[][][] R = new int[][][]{
        {},
        {},
        {{1, -1, 1}},
        {{-21, 2, -12, 1, -6}, {7, -1, 10, -1, 7}, {-6, 1, -12, 2, -21}},
        {{-180, 6, 2, -80, 1, 3, -180}, {-510, 4, 4, 0, -1, -1, 120}, {1530, -27, -7, 680, -7, -27, 1530}, {120, -1, -1, 0, 4, 4, -510}, {-180, 3, 1, -80, 2, 6, -180}}
    };
    private static final int[][] S = new int[][]{
        {},
        {},
        {1, 1, 1},
        {1, 6, 2, 6, 1},
        {1, 180, 120, 360, 120, 180, 1}
    };

    /**
     * Constructs a big version of an integer value.
     * @param x The value to represent.
     */
    public BigInt(int x) {
        this(Integer.toString(x));
    }

    /**
     * Constructs a big version of a long value.
     * @param x The value to represent.
     */
    public BigInt(long x) {
        this(Long.toString(x));
    }

    /**
     * Parses a decimal representation of an integer.
     * @param str The value to represent.
     */
    public BigInt(String str) {
        this(str.charAt(0) == '-', split(str));
    }

    /**
     * Constructs a sign-magnitude representation taking the entire span of the array as the range of interest.
     * @param neg Is the value negative?
     * @param val The base-B digits, least significant first.
     */
    private BigInt(boolean neg, int[] val) {
        this(neg, val, 0, val.length);
    }

    /**
     * Constructs a sign-magnitude representation taking a range of an array as the magnitude.
     * @param neg Is the value negative?
     * @param val The base-B digits, least significant at offset off, most significant at off + val - 1.
     * @param off The offset within the array.
     * @param len The number of base-B digits.
     */
    private BigInt(boolean neg, int[] val, int off, int len) {
        // Bounds checks
        if (val == null) throw new IllegalArgumentException("val");
        if (off < 0 || off >= val.length) throw new IllegalArgumentException("off");
        if (len < 1 || off + len > val.length) throw new IllegalArgumentException("len");

        this.negative = neg;
        this.val = val;
        this.off = off;
        // Enforce the invariant that this.len is 1 or val[off + len - 1] is non-zero.
        while (len > 1 && val[off + len - 1] == 0) len--;
        this.len = len;

        // Sanity check
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            if (val[off + i] < 0) throw new IllegalArgumentException("val contains negative digits");
        }
    }

    /**
     * Splits a string into base-B digits.
     * @param str The string to parse.
     * @return An array which can be passed to the (boolean, int[]) constructor.
     */
    private static int[] split(String str) {
        if (str.charAt(0) == '-') str = str.substring(1);

        int[] arr = new int[(str.length() + LOG10_B - 1) / LOG10_B];
        int i, off;
        // Each element of arr represents LOG10_B characters except (probably) the last one.
        for (i = 0, off = str.length() - LOG10_B; off > 0; off -= LOG10_B) {
            arr[i++] = Integer.parseInt(str.substring(off, off + LOG10_B));
        }
        arr[i] = Integer.parseInt(str.substring(0, off + LOG10_B));
        return arr;
    }

    public boolean isZero() {
        return len == 1 && val[off] == 0;
    }

    public BigInt negate() {
        return new BigInt(!negative, val, off, len);
    }

    public BigInt add(BigInt that) {
        // If the signs differ, then since we use sign-magnitude representation we want to do a subtraction.
        boolean isSubtraction = negative ^ that.negative;

        BigInt left, right;
        if (len < that.len) {
            left = that;
            right = this;
        }
        else {
            left = this;
            right = that;

            // For addition I just care about the lengths of the arrays.
            // For subtraction I want the largest absolute value on the left.
            if (isSubtraction && len == that.len) {
                int cmp = compareAbsolute(that);
                if (cmp == 0) return ZERO; // Cheap special case
                if (cmp < 0) {
                    left = that;
                    right = this;
                }
            }
        }

        if (right.isZero()) return left;

        BigInt result;
        if (!isSubtraction) {
            int[] sum = new int[left.len + 1];
            // A copy here rather than using left.val in the main loops and copying remaining values
            // at the end gives a small performance boost, probably due to cache locality.
            System.arraycopy(left.val, left.off, sum, 0, left.len);

            int carry = 0, k = 0;
            for (; k < right.len; k++) {
                int a = sum[k] + right.val[right.off + k] + carry;
                sum[k] = a % B;
                carry = a / B;
            }
            for (; carry > 0 && k < left.len; k++) {
                int a = sum[k] + carry;
                sum[k] = a % B;
                carry = a / B;
            }
            sum[left.len] = carry;

            result = new BigInt(negative, sum);
        }
        else {
            int[] diff = new int[left.len];
            System.arraycopy(left.val, left.off, diff, 0, left.len);

            int carry = 0, k = 0;
            for (; k < right.len; k++) {
                int a = diff[k] - right.val[right.off + k] + carry;
                // Why did anyone ever think that rounding positive and negative divisions differently made sense?
                if (a < 0) {
                    diff[k] = a + B;
                    carry = -1;
                }
                else {
                    diff[k] = a % B;
                    carry = a / B;
                }
            }
            for (; carry != 0 && k < left.len; k++) {
                int a = diff[k] + carry;
                if (a < 0) {
                    diff[k] = a + B;
                    carry = -1;
                }
                else {
                    diff[k] = a % B;
                    carry = a / B;
                }
            }

            result = new BigInt(left.negative, diff, 0, k > left.len ? k : left.len);
        }

        return result;
    }

    private int compareAbsolute(BigInt that) {
        if (len > that.len) return 1;
        if (len < that.len) return -1;

        for (int i = len - 1; i >= 0; i--) {
            if (val[off + i] > that.val[that.off + i]) return 1;
            if (val[off + i] < that.val[that.off + i]) return -1;
        }

        return 0;
    }

    public BigInt mul(BigInt that) {
        if (isZero() || that.isZero()) return ZERO;

        if (len == 1) return that.mulSmall(negative ? -val[off] : val[off]);
        if (that.len == 1) return mulSmall(that.negative ? -that.val[that.off] : that.val[that.off]);

        int shorter = len < that.len ? len : that.len;
        BigInt result;
        // Cutoffs have been hand-tuned.
        if (shorter > 300) result = mulToom(3, that);
        else if (shorter > 28) result = mulToom(2, that);
        else result = mulNaive(that);

        return result;
    }

    BigInt mulSmall(int m) {
        if (m == 0) return ZERO;
        if (m == 1) return this;
        if (m == -1) return negate();

        // We want to do the magnitude calculation with a positive multiplicand.
        boolean neg = negative;
        if (m < 0) {
            neg = !neg;
            m = -m;
        }

        int[] pr = new int[len + 1];
        int carry = 0;
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            long t = val[off + i] * (long)m + carry;
            pr[i] = (int)(t % B);
            carry = (int)(t / B);
        }
        pr[len] = carry;
        return new BigInt(neg, pr);
    }

    // NB This truncates.
    BigInt divSmall(int d) {
        if (d == 0) throw new ArithmeticException();
        if (d == 1) return this;
        if (d == -1) return negate();

        // We want to do the magnitude calculation with a positive divisor.
        boolean neg = negative;
        if (d < 0) {
            neg = !neg;
            d = -d;
        }

        int[] div = new int[len];
        int rem = 0;
        for (int i = len - 1; i >= 0; i--) {
            long t = val[off + i] + rem * (long)B;
            div[i] = (int)(t / d);
            rem = (int)(t % d);
        }

        return new BigInt(neg, div);
    }

    BigInt mulNaive(BigInt that) {
        int[] rv = new int[len + that.len];
        // Naive multiplication
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            for (int j = 0; j < that.len; j++) {
                int k = i + j;
                long c = val[off + i] * (long)that.val[that.off + j];
                while (c > 0) {
                    c += rv[k];
                    rv[k] = (int)(c % B);
                    c /= B;
                    k++;
                }
            }
        }

        return new BigInt(this.negative ^ that.negative, rv);
    }

    private BigInt mulToom(int k, BigInt that) {
        // We split each number into k parts of m base-B digits each.
        // m = ceil(longer / k)
        int m = ((len > that.len ? len : that.len) + k - 1) / k;

        // Perform the splitting and evaluation steps of Toom-Cook.
        BigInt[] f1 = this.toomFwd(k, m);
        BigInt[] f2 = that.toomFwd(k, m);

        // Pointwise multiplication.
        for (int i = 0; i < f1.length; i++) f1[i] = f1[i].mul(f2[i]);

        // Inverse (or interpolation) and recomposition.
        return toomBk(k, m, f1, negative ^ that.negative, val[off], that.val[that.off]);
    }

    // Splits a number into k parts of m base-B digits each and does the polynomial evaluation.
    private BigInt[] toomFwd(int k, int m) {
        // Split.
        BigInt[] a = new BigInt[k];
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            int o = i * m;
            if (o >= len) a[i] = ZERO;
            else {
                int l = m;
                if (o + l > len) l = len - o;
                // Ignore signs for now.
                a[i] = new BigInt(false, val, off + o, l);
            }
        }

        // Evaluate
        return transform(Q[k], a);
    }

    private BigInt toomBk(int k, int m, BigInt[] f, boolean neg, int lsd1, int lsd2) {
        // Inverse (or interpolation).
        BigInt[] b = transform(R[k], f);

        // Recomposition: add at suitable offsets, dividing by the normalisation factors
        BigInt prod = ZERO;
        int[] s = S[k];
        for (int i = 0; i < b.length; i++) {
            int[] shifted = new int[i * m + b[i].len];
            System.arraycopy(b[i].val, b[i].off, shifted, i * m, b[i].len);
            prod = prod.add(new BigInt(neg ^ b[i].negative, shifted).divSmall(s[i]));
        }

        // Handle the remainders.
        // In the worst case the absolute value of the sum of the remainders is s.length, so pretty small.
        // It should be easy enough to work out whether to go up or down.
        int lsd = (int)((lsd1 * (long)lsd2) % B);
        int err = lsd - prod.val[prod.off];
        if (err > B / 2) err -= B / 2;
        if (err < -B / 2) err += B / 2;
        return prod.add(new BigInt(err));
    }

    /**
     * Multiplies a matrix of small integers and a vector of big ones.
     * The matrix has a implicit leading row [1 0 ... 0] and an implicit trailing row [0 ... 0 1].
     * @param m The matrix.
     * @param v The vector.
     * @return m v
     */
    private BigInt[] transform(int[][] m, BigInt[] v) {
        BigInt[] b = new BigInt[m.length + 2];
        b[0] = v[0];
        for (int i = 0; i < m.length; i++) {
            BigInt s = ZERO;
            for (int j = 0; j < m[i].length; j++) s = s.add(v[j].mulSmall(m[i][j]));
            b[i + 1] = s;
        }
        b[b.length - 1] = v[v.length - 1];

        return b;
    }

    /**
     * Sums the digits of this integer.
     * @return The sum of the digits of this integer.
     */
    public long digsum() {
        long rv = 0;
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            int x = val[off + i];
            while (x > 0) {
                rv += x % 10;
                x /= 10;
            }
        }
        return rv;
    }
}

Il grosso collo di bottiglia è la moltiplicazione ingenua (60%), seguita dall'altra moltiplicazione (37%) e dal setaccio (3%). La digsum()chiamata è insignificante.

Prestazioni misurate con OpenJDK 7 (64 bit).


Molto bella. Grazie.

1

Python 2 (PyPy), 1.134.000 / 486.000 = 2,32

#/!usr/bin/pypy
n=input(); a, b, c=1, 1, 2**((n+2)/4)
for i in range(n-1, n/2, -2): a*=i
for i in range(2, n/4+1): b*=i
print sum(map(int, str(a*c/b)))

Risultato: 1.537.506

Curiosità: il collo di bottiglia del codice sta aggiungendo le cifre, non calcolando il coefficiente binomiale.


Perché Python è così lento nell'aggiungere le cifre? Sia tu che xnor diciamo che lo è. Mi ha incuriosito, quindi ho fatto il mio. È arrivato in meno di un secondo per la parte somma (Java).
Geobits,

@Geobits Hmm, curioso. Java è anche in grado di fare conversioni binarie-decimali allo stesso modo veloce? Rappresenta numeri interi in binario, giusto?
xnor

Questa è una buona domanda. Per intero / intero / lungo / lungo so che è binario. Non sono esattamente sicuro di quale sia la rappresentazione interna di un BigInteger. Se è decimale, ciò spiegherebbe sicuramente perché è lento in matematica ma veloce da convertire in una stringa. Potrei cercarlo domani.
Geobits

@Geobits, la rappresentazione interna di BigInteger è la base 2.
Peter Taylor

L'ho sempre pensato, ma mi ha fatto meravigliare. Sembra che lo stia dividendo in pezzi di grandi dimensioni e convertendolo in quel modo, almeno in OpenJDK.
Geobits,

1

Java (2.020.000 / 491.000) = 4.11

aggiornato, precedentemente 2.24

Java BigIntegernon è il cruncher dei numeri più veloce, ma è meglio di niente.

La formula di base per questo sembra essere n! / ((n/2)!^2), ma sembra un mucchio di moltiplicazioni ridondanti.

Puoi ottenere un significativo aumento di velocità eliminando tutti i fattori primi presenti sia nel numeratore che nel denominatore. Per fare questo, per prima cosa eseguo un semplice setaccio principale. Quindi, per ogni numero primo, tengo conto di quale potere deve essere elevato. Incrementa ogni volta che vedo un fattore nel numeratore, decrementa per il denominatore.

Gestisco due separatamente (e prima), poiché è facile contarli / eliminarli prima del factoring.

Una volta fatto, hai la quantità minima di moltiplicazioni necessarie, il che è positivo perché la moltiplicazione di BigInt è lenta .

import java.math.BigInteger;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class CentBiCo {
    public static void main(String[] args) {
        int n = 2020000;
        long time = System.currentTimeMillis();
        sieve(n);
        System.out.println(sumDigits(cbc(n)));
        System.out.println(System.currentTimeMillis()-time);
    }

    static boolean[] sieve;
    static List<Integer> primes;
    static void sieve(int n){
        primes = new ArrayList<Integer>((int)(Math.sqrt(n)));
        sieve = new boolean[n];
        sieve[2]=true;
        for(int i=3;i<sieve.length;i+=2)
            if(i%2==1)
                sieve[i] = true;
        for(int i=3;i<sieve.length;i+=2){
            if(!sieve[i])
                continue;
            for(int j=i*2;j<sieve.length;j+=i)
                sieve[j] = false;
        }
        for(int i=2;i<sieve.length;i++)
            if(sieve[i])
                primes.add(i);
    }

    static int[] factors;
    static void addFactors(int n, int flip){
        for(int k=0;primes.get(k)<=n;){
            int i = primes.get(k);
            if(n%i==0){
                factors[i] += flip;
                n /= i;
            } else {
                if(++k == primes.size())
                    break;
            }
        }
        factors[n]++;
    }

    static BigInteger cbc(int n){
        factors = new int[n+1];
        int x = n/2;
        for(int i=x%2<1?x+1:x+2;i<n;i+=2)
            addFactors(i,1);
        factors[2] = x;
        for(int i=1;i<=x/2;i++){
            int j=i;
            while(j%2<1 && factors[2] > 1){
                j=j/2;
                factors[2]--;
            }
            addFactors(j,-1);
            factors[2]--;
        }
        BigInteger cbc = BigInteger.ONE;
        for(int i=3;i<factors.length;i++){
            if(factors[i]>0)
                cbc = cbc.multiply(BigInteger.valueOf(i).pow(factors[i]));
        }
        return cbc.shiftLeft(factors[2]);
    }

    static long sumDigits(BigInteger in){
        long sum = 0;
        String str = in.toString();
        for(int i=0;i<str.length();i++)
            sum += str.charAt(i)-'0';
        return sum;
    }
}

Oh, e la somma di output per n = 2020000 è 2735298, a scopo di verifica.

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