Big number multiplication 大整数乘法

最新推荐文章于 2024-01-11 10:14:47 发布
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分类专栏： C/C++ algorithms(technology) 文章标签： struct
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lwl_ls/article/details/2026367
本文介绍了一种基于数组的大数乘法算法实现方法。通过定义一个结构体来存储大数，并实现了一个乘法函数，该函数能够处理两个大数的乘法运算。此算法适用于需要进行精确大数运算的场景。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

const int N=1100;

struct BigNum{
  int front;
  int data[N+1];
};

BigNum& Mulit(BigNum up, BigNum down){
  int i,k,carry,v;
  BigNum prod;
  prod.front=up.front+down.front-N+1;
  for(i=prod.front;i<=N;i++)prod.data[i]=0;
  for(i=N;i>=down.front;i--){
    BigNum tmp;
    carry=0;
    for(k=N;k>=up.front;k--){
      v=down.data[i]*up.data[k]+carry;
      tmp.data[k]=v%10;
      carry=v/10;
    }
    tmp.front=up.front;
    if(carry>0) tmp.data[--tmp.front]=carry;
    carry=0;
    for(k=N;k>=tmp.front;k--){
      v=tmp.data[k]+prod.data[i+k-N]+carry; // when i==N, k to k, then i is decreased 1 each step.
      prod.data[i+k-N]=v%10;
      carry=v/10;
    }
    while(carry>0){
      v=prod.data[i+k-N]+carry;
      prod.data[i+k-N]=v%10;
      carry=v/10;
      k--;
    }
  }
  while(prod.data[prod.front]==0 && prod.front<N) prod.front++;
  return prod;
}
//30'
 
C语言程序设计-大整数的四则运算01
盘盘的博客
11-17 1648
一、引言 本课程设计给我提供了一个既动手又动脑，独立实践的机会，将课本上的理论知识和实践有机的结合起来，锻炼分析解决实际问题的能力，提高学生适应实际，实验编程的能力。 （1）进一步巩固和复习C程序设计的基础知识； （2）培养学生结构化程序、模块化程序设计的方法和能力； （3）提高程序调试技巧、软件设计能力和代码规范化等素质 二、系统功能 实现大整数（假定不超过五十位）的加、减、乘、除 三、程序总体设计 （1）模块划分和层次结构：本课程设计中，运用了模块划分和层次结构。实现代码时，并非只用一个main函数，将
大整数的四则运算
qq_43342291的博客
08-04 389
首先我们用一个结构体bigNumber来存储一个大整数。 struct bigNumber{ int d[1000];//用数组存储每一位数字，低位对应低位数组元素，高位对应高位数组元素。 int len;//用于存储大整数的长度 bigNumber() { //初始化 memset(d,0,sizeof(d)); len = 0; } }； 接下来写一个函数将一个字符数组存储的...
【JavaScript基础系列】BigNumber运算
余光的博客
01-11 1949
💡 Tips：这个问题有很多的解决方式，通过一些主流的库可以有效避免在计算数字时，有时会遇到精度丢失的问题；顾名思义，就是计算后得到的结果不是我们想要的结果。// 本应该是 0.06，但是实际的结果是 0.060000000000000005这是因为js小数点后的运算是会出现精度丢失的问题。
大数相乘(1)
445822357
12-24 163
题目：两个大数相乘。 大数相乘(2)见此。 方法1：将两个大数分别用数组存储，模拟乘法运算，将其中一个数组的每一位分别与令一个大数相乘，结果相加。 代码见后面代码部分的string multiply1(bignumber &amp;bignumber2)。 方法2：同样是上面的思路，不同的是存储过程直接用一个二维数组来存取每一位相乘的结果，然后处理相加的过程。 代码见后面代码...
BigNumber（加，减，乘，除）运算
sunluyi的博客
07-07 4518
BigNumber（加，减，乘，除）运算
Big Number-大数运算
Polly Study PRIS
11-20 8307
Big Number 我个人觉得「 Big Number 」这个英文辞汇，听起来一点都不学术，何况，一般来说我们只讨论整数的部分。另外还有一种称呼是「 Big Integer 」，这听起来就正式多了。 言归正传。大数就是很大的数字，大到无法以一个简单的变数型态储存这个值。 一般来说， int 这个变数型态，记忆体大小为32 bit ，可以储存数值范围为-2^31 到2^31 -
高精度乘法+刘汝佳BigNumber高精度结构体
only_tao的博客
11-29 1240
高精度乘法，是指计算超过标准数据类型能够表达的计算范围的乘法计算。 如果计算机结果已经超过long long所能表示的范围，将会得到溢出后的答案（结果不正确，也不能计算） 这时候就需要用到高精度乘法算法，所谓高精度乘法算法，就是通过录入字符数组的形式保存数字为字符串，然后逐一取出录入的数字字符，转换成对应的int数字进行计算，然后利用计算机善于重复循环处理数据的特点，模拟乘法竖式的计算过程，通过进...
在图形处理单元上的块Wiedemann中加快大整数乘法
03-28
关键词方面，作者提到了大整数乘法（bignumber multiplication）、块Wiedemann算法（the block wiedemann）、多核（multi-core）、并行计算（parallel）、CUDA。这些关键词揭示了本研究的核心内容和采用的技术手段。...
C++编写大整数加减法，乘法
06-12
大整数乘法 大整数的乘法相对复杂，可以使用Karatsuba算法或更简单的Long Multiplication。这里以Long Multiplication为例： ```cpp void multiplyBigInt(std::vector<char>& a, std::vector<char>& b) { std::...
【笔记】Big Integer - FFT Multiplication
我是个SHA手灬莫得感情的博客
12-06 623
  Discrete Weighted Transform FFT Multiplication FFT时间复杂度时O(nlgn)，当输入向量长度减半时时间复杂度为O(n/2lg(n/2)) &lt; O((nlgn)/2)，所需时间几乎减半。 调用FFT时，对于整数型向量，可以把向量的前半部分放入实部，后半部分放入虚部，比全部放入实部更快。 也就是对于长度为N的向量，0,1...N/...
Big_Int_Calculation.zip_Big!_big in_big int_大数运算
09-21
在编程领域，大数运算（Big Number Calculation）是处理超出普通整型或浮点型变量范围的数值计算。这些大数通常用数组或链表的形式存储，因此可以表示非常大的整数，甚至达到数十万、上百万位。在“Big_Int_...
OC之-BigInteger
11-08
类似java里面的BigInteger类型,进行大数存储和计算!
Big Number（阶乘）
wangyangkobe的专栏
11-22 926
<br />http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1018<br /><br /> <br />正确的解法为：<br /> <br />#include <iostream> using namespace std; int main() { int t,n,ca,cb,digit; double num; if(cin>>t) { for(ca=0;ca<t;ca++) { cin>>n; digit=1;nu
Multiplication of numbers
weixin_34117522的博客
05-19 169
Questin： There is an array A[N] of N numbers. You have to compose an array Output[N] such that Output[i] will be equal to multiplication of all the elements of A[N] except A[i]. Solve it without divi...
Gym - 102861N - Number Multiplication (分解质因数、Miller_Rabin、Pollard_Rho)
weifeng2356的博客
05-24 510
分解质因数、Miller_Rabin、Pollard_Rho
N - Number Multiplication Gym - 102861N
qq_54783066的博客
02-19 492
题目链接 题意：就是有两个集合，一个叫M-node,一个叫N-node,其中两者之间有连线，mm和nn之间没有，M里面是从小到大排序的质数，N里面是所有与当前节点连线的M中的质数乘积，现已知N的数，求M 题解：这个题我们应该注意两个特点：1是M-node中的质数是从小到大排序的，2是N-node中的所有值都是质数相加，所以只要能整除的数都是质数。这两个是解题的关键。 下面是AC代码： #include<iostream> #include<algorithm> #include&lt
js精度问题之bignumber.js基础运算
Allen_kai_hui的博客
12-01 650
bignumber.js的特点就是处理整数和小数。
杭电 Big Number （高精度除法）
西西的博客
07-19 978
http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1212 #include #include using namespace std; char str[1005]; int main() { int num, i, sum, count; while (cin>>str>>num) //以字符形式输入 { sum
大数相加，大数相乘，大数相减
zhangbaoanhadoop的博客
04-07 289
题目：两个非常大的数字相乘（相加，相减） 该题目在java中可以使用BigInteger类中的方法来实现。否则的话可以使用如下方式来实现。 大数相乘：假设有A和B两个大数，位数分别为a和b。根据我们平常手动计算乘法的方式可以看出，最终的结果的位数c一定小于等于a+b，我们可以举一个简单的例子来说明，99*999=98901，最终结果是五位（a+b）。下面我们根据9...
fp32的乘法的计算方法
最新发布
02-18
### FP32 浮点数乘法运算方法 在 IEEE 754 标准下，FP32（单精度浮点数）由三部分组成：1位符号位、8位指数位以及23位尾数位。当执行两个 FP32 数字相乘时，主要遵循以下过程： #### 符号处理 最终结果的符号取决于参与操作数的符号。如果两者的符号相同，则结果为正；反之则负。 #### 指数计算 将两个操作数各自的偏置后的指数值相加，并从中减去一个固定的偏置量 (通常是127)，以此获得新的指数值[^1]。 #### 尾数相乘 去除隐含的最高有效位 '1' 后，直接把两个尾数当作纯整数值来进行二进制乘法得到初步积。由于每个原始因子都有隐藏前导 '1', 所以实际上是在做 \(M_1 \times M_2\) 的运算，其中\(M_i=1+F_i\)[^2]。 #### 归一化与舍入 所得乘积累加可能超出原本表示范围，此时需调整其格式使之符合标准规定的形式。这通常涉及到左移或右移动并适当截断多余低位来保持精度的同时满足规格化的条件。最后一步是对中间产物实施四舍五入规则以便适应有限长度的目标字段。 以下是 Python 中模拟上述流程的一个简单例子: ```python import struct def float_to_bin(value): """Convert a floating point number to its binary representation.""" [d] = struct.unpack(">Q", struct.pack(">f", value)) return f'{d:032b}' def bin_to_float(b): """Convert a string of bits back into a floating-point number.""" bf = int(b, 2).to_bytes(4, "big") return struct.unpack('>f', bf)[0] def fp32_multiply(a, b): # Convert floats to their bit representations as strings. abits = float_to_bin(a) bbits = float_to_bin(b) # Extract sign, exponent and mantissa from both numbers. asign = (-1)**int(abits[0]) bsignd = (-1)**int(bbits[0]) aexp = int(abits[1:9], 2) - 127 bexp = int(bbits[1:9], 2) - 127 amantissa = int('1'+abits[9:], 2) bmantissa = int('1'+bbits[9:], 2) # Perform multiplication on the mantissas. product_mantissa = amantissa * bmantissa >> 23 # Calculate new exponent after adding exponents together. result_exp = aexp + bexp + 127 # Combine results according to IEEE-754 rules. final_result_bits = format(int(asign*bsignd<0), '01b') \ + format(result_exp & ((1 << 8)-1), '08b') \ + format(product_mantissa & ((1 << 23)-1), '023b') return bin_to_float(final_result_bits) # Example usage: result = fp32_multiply(-1.5, 2.0) print(f"The result is {result}") ```
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