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C++如何进行大整数的快速乘法(Karatsuba算法)?(分治优化)

裘德小鎮的故事

裘德小鎮的故事

发布时间:2026-02-19 13:31:03

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来源于php中文网

原创

karatsuba 在 c++ 中不用 std::string 是因字符串操作引发频繁内存分配与拷贝,拖慢性能;应改用低位在前的 std::vector,配合适当递归基(如 32)、中间结果复用、安全移位(resize+fill)及实测调优切回朴素乘法的阈值。

c++如何进行大整数的快速乘法(karatsuba算法)?(分治优化)

为什么 Karatsuba 在 C++ 里不直接用 std::string 拼数字

因为字符串模拟进位、逐位转 int、反复 push_backsubstr 会触发大量内存分配和拷贝,实际跑起来比朴素 O(n²) 乘法还慢。Karatsuba 的分治收益全被字符串开销吃掉了。

实操建议:

  • std::vector<int></int> 存数字的「低位在前」形式(比如 123 存为 {3,2,1}),避免越界检查和反转
  • 所有加法、减法、移位(即补零)都用原地 resize + 循环完成,不新建容器
  • 递归基设为长度 ≤ 32 —— 太小导致函数调用压栈开销占比高,太大则分治优势没体现出来

Karatsuba 递归中三个乘积怎么避免重复计算

标准公式是:xy = a·c·10^(2m) + ((a+b)·(c+d) - a·c - b·d)·10^m + b·d,其中 a,b,c,d 是拆分后的高位/低位。关键不是“怎么算”,而是“怎么复用中间结果”。

常见错误现象:每次递归都独立算 a+bc+d,但这两个向量加法本身就有 O(n) 成本,且 a+b 可能比 ab 长一位,导致后续所有操作都要多处理一位。

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实操建议:

  • 先统一补齐 a, b, c, d 到相同长度(用 resize 填 0),再算 a+bc+d
  • a+bc+d 的结果缓存在局部变量里,后面三次乘法全部复用,不重新构造
  • 注意:(a+b)·(c+d) 的结果长度可能达 2n+2,而 a·cb·d 最多 2n,做减法时必须按最大长度对齐,否则高位截断

C++ 中如何安全做 vector 移位(等价于 ×10^k)而不爆内存

“移位”在这里指大整数乘以 10 的整数次幂,对应十进制下末尾补零。但直接 insert(begin(), k, 0) 是错的 —— 它补的是高位零,而我们存的是低位在前,该往末尾 insert(end(), k, 0)

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性能影响明显:如果每次乘法都新建一个两倍长的 vector,再拷贝数据,就退化成 O(n² log n)。更糟的是,递归深度约 log₂(n),每层都这样干,内存峰值会翻倍增长。

实操建议:

  • resize 扩容,然后 std::fill 填零,比 insert 快一个数量级
  • 移位后记得清理前导零(即末尾连续的 0),否则下次拆分时长度误判,递归失控
  • 不要在递归函数里用 std::move 试图优化返回值 —— 返回局部 vector 编译器自动 RVO,强行 move 反而阻止优化

什么时候该切回朴素乘法而不是继续递归

不是长度越小越好切。测过主流编译器(GCC 12+/Clang 15+)在 x86-64 上,当数字长度 ≤ 16 位十进制(即 vector size ≤ 16)时,朴素三层循环反而比 Karatsuba 快 2–3 倍。原因很实在:函数调用开销 > 分治节省的乘法次数。

兼容性影响:不同 CPU 对小数组的 cache 行命中率差异大。ARM64 上拐点可能是 24,而某些嵌入式平台甚至要到 64 才值得分治。

实操建议:

  • 把递归基写成可配置常量,比如 const int KARATSUBA_CUTOFF = 32;,上线前用真实数据集压测调优
  • 别用 if (len 这种硬编码 —— 要考虑 <code>ab 长度不同时,应取 max(a.size(), b.size()) 判断
  • 如果输入含大量前导零(比如从文件读的字符串未 trim),务必先 trim_leading_zeros,否则长度误判导致永远不触发朴素路径

真正卡住性能的往往不是算法逻辑,而是 vector 的 resize 策略、零值清理时机、以及递归基在不同硬件上的漂移。跑不通的时候,先打个 std::cerr 看看实际递归了多少层。

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