快速平方根算法 magic number

本文介绍了一种用于快速计算1/√x的近似算法及其C语言实现,并通过与标准库函数的对比展示了其运行效率。尽管计算结果存在一定误差,但该算法在追求高速运算的应用场景中仍具有一定的实用价值。

以下函数用于近似计算 1 / √x
计算结果有一定的误差,在对精度有要求的地方还是老老实实用 1.0 / sqrt(x) 吧

float Q_rsqrt(float number)
{
    long i;
    float x2, y;
    const float threehalfs = 1.5F;
   
    x2 = number * 0.5F;
    y = number;
    i = * (long *) &y;
    i = 0x5f3759df - ( i >> 1);
    y = * (float *) &i;
    y = y * (threehalfs - (x2 * y * y));  // 1st iteration
//  y = y * (threehalfs - (x2 * y * y));  // 2nd iteration, can be removed
    return y;
}

该方法的运行速度已经比标准库慢了许多
仅仅看看而以

int main()
{

    clock_t start_time=clock(); 
    for (int i=0; i<1000000; ++i) {  
        Q_rsqrt(34); 
    } 

    clock_t end_time=clock();

    std::cout << "Q_rsqrt Running time is: "<<static_cast<double>(end_time-start_time)/CLOCKS_PER_SEC*1000<<"ms"<< std::endl;

    clock_t start_time2=clock(); 
    for (int i=0; i<1000000; ++i) {  
        1.0 / sqrt(34);
    } 

    clock_t end_time2=clock();

    std::cout << "sqrt Running time is: "<<static_cast<double>(end_time2-start_time2)/CLOCKS_PER_SEC*1000<<"ms"<< std::endl;
}

Q_rsqrt Running time is: 19.618ms
1.0 / sqrt(34) Running time is: 3.872ms

<think>好的,我现在需要帮助用户了解计算机中实现快速除法的方法或算法。首先,我得回忆一下相关知识,并整理出一个清晰的思路。用户提到了快速除法,可能指的是如何高效地进行除法运算,尤其是在计算机底层或嵌入式系统中优化除法操作。 首先,我知道除法在计算机中是比较耗时的操作,尤其是当除数是变量时,无法像乘法那样用移位和加法来快速处理。因此,通常需要一些算法来加速。常见的快速除法方法可能包括牛顿迭代法、SRT算法、查表法结合近似值,以及利用位运算的优化技巧。 接下来,我需要确认这些方法的正确性,并参考提供的引用资料。例如,引用[2]提到了SRT除法器,这是一种高速除法算法,应该详细解释一下。另外,引用[3]讨论了在嵌入式系统中减少除法和模运算的重要性,可以提到如何用乘法或其他操作代替。引用[4]和[5]中的快速平方根倒数和位运算技巧也可能相关,特别是如何用乘法近似除法。 然后,我需要组织这些信息,分点解释每种方法的原理和实现步骤。例如,SRT算法可能涉及冗余数表示和迭代逼近;牛顿迭代法利用迭代来收敛到商;查表法结合线性近似可以快速得到初始估计值,再用迭代优化。此外,位运算技巧如将除法转换为乘法和移位,适用于固定除数的情况,如引用[5]中的例子。 需要注意的是,用户可能对算法细节和实际应用场景感兴趣,因此每个方法需要简要说明其适用场景和优缺点。例如,SRT适用于硬件实现,而牛顿迭代法适合软件实现;查表法在嵌入式系统中节省资源。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步探索,如性能优化、算法比较、硬件实现等。同时,确保引用正确,比如引用[2]和[3]对应SRT和嵌入式优化,引用[5]中的位运算例子。 需要检查是否有遗漏的方法,比如Goldschmidt除法算法,但可能不在提供的引用中,所以根据现有资料,可能不提及。另外,确保使用正确的中文术语,避免技术术语错误,例如“迭代”而不是“迭达”。 总结步骤: 1. 介绍快速除法的必要性,引用[3]说明在嵌入式系统中的重要性。 2. 分点讲解主要方法:SRT算法(引用[2])、牛顿迭代法、查表法、位运算技巧(引用[5])。 3. 每个方法给出基本原理、步骤和示例(如可能)。 4. 结合引用资料中的例子,如引用[5]中的代码片段。 5. 总结不同方法的适用场景。 6. 生成相关问题,引导用户深入学习。 需要确保LaTeX格式正确,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,并检查代码块的正确性。例如,牛顿迭代法的公式需要用LaTeX正确呈现。同时,引用标识要正确对应,如SRT算法引用[^2],嵌入式优化引用[^3],位运算例子引用[^5]。</think>### 计算机快速除法算法实现 在计算机中,除法运算的硬件实现和软件优化对性能至关重要,尤其在嵌入式系统或高频交易等实时性要求高的场景中[^3]。以下是几种主流的快速除法方法: --- #### 1. **SRT算法(Sweeney, Robertson, Tocher)** SRT算法是一种基于**冗余数表示**的迭代除法方法,常用于现代CPU的硬件除法器。 **基本原理**: - 将除法转换为多次减法与移位操作,通过预定义的商数字集(例如$\{-1,0,1\}$)加速收敛。 - 每一步迭代中,根据余数和除数的关系选择商位,减少比较次数。 **步骤示例**: $$ \begin{aligned} 余数 &= 被除数 - 除数 \times 当前商位 \\ 新余数 &= (余数 << 1) + 新被除数位 \\ \end{aligned} $$ 通过多轮迭代逐步逼近最终商和余数。 --- #### 2. **牛顿迭代法(Newton-Raphson Method)** 通过数学迭代逼近除法结果,适用于软件实现。 **公式推导**: 假设求$a/b$,可转换为$a \times (1/b)$。 - 先通过牛顿法求解$f(x)=b - 1/x$的根,迭代公式: $$ x_{n+1} = x_n \times (2 - b \times x_n) $$ - 迭代收敛后,将结果$a \times x_n$即为商。 **优点**:适合浮点数运算,结合查表法可快速初始化迭代起点[^4]。 --- #### 3. **查表法结合线性近似** **步骤**: 1. 预计算一个查找表,存储常见除数的倒数近似值。 2. 将除法转换为乘法:$a/b ≈ a \times \text{Table}[b]$。 3. 通过一阶泰勒展开或二次迭代优化精度。 **示例**(位运算优化,引用[^5]): ```c // 计算被除数/21的近似商 uint32_t t = ((uint64_t)被除数 * 0x86186187) >> 32; uint32_t 商 = ((((被除数 - t) >> 1) + t) >> 4); ``` 此处通过魔数乘法(Magic Number)和移位代替除法。 --- #### 4. **Goldschmidt算法** 将分子分母同时乘以一个系数序列,逐步将分母逼近1,从而将除法转换为乘法。 **公式**: $$ \begin{aligned} 初始化: \quad Q_0 &= a, \quad D_0 &= b \\ 迭代: \quad Q_{i+1} &= Q_i \times F_i, \quad D_{i+1} &= D_i \times F_i \\ 其中 F_i &= 2 - D_i \end{aligned} $$ 当$D_i \to 1$时,$Q_i \to a/b$。 --- ### **适用场景对比** | 方法 | 适用场景 | 优点 | |-----------------|-------------------------|-----------------------| | SRT算法 | 硬件除法器 | 高吞吐量,适合并行处理 | | 牛顿迭代法 | 浮点运算加速 | 精度高,收敛快 | | 查表法+位运算 | 嵌入式系统或固定除数 | 资源占用少,速度快 | | Goldschmidt | 高精度计算 | 可流水线化实现 | ---
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