Итак, зададимся целью вычислить 1000000! (безо всяких приближений) за вменяемое время (порядка 1-2 минут). Предполагается, что работа с длинными числами встроена в язык, причём их умножение реализовано более-менее адекватно (ну хотя бы алгоритмом Карацубы). Далее в посте будет использоваться Ruby, в котором именно Карацуба и реализован.
Попытки посчитать "по определению" ни к чему толковому не приводят:
def factorial(n) r = 1 for i in 1..n do r *= i end return r end
user system total real 25000! 3.320000 0.060000 3.380000 ( 3.393819) 50000! 14.210000 0.190000 14.400000 ( 14.458802) 100000! 58.970000 0.870000 59.840000 ( 60.115690)Как видим, время ~ n2, хотя число множителей ~ n. Невесело как-то. Эдак 1000000! нам часа два ждать придётся...
А дело в том, что почти все операции — это умножение длинного числа на короткое, в то время как алгоритмы перемножения длинных чисел ведут себя лучше всего при перемножении чисел равной длины. Доказывать это теоретически мне лень, проще это на практике показать.
Чтобы сделать длины перемножаемых чисел примерно равными, поступим следующим образом. Заметим, что
Здесь оба сомножителя, как нетрудно понять, примерно равной длины. С каждым из них можно проделать тот же трюк. Получаем следующую рекурсивную реализацию:
def g(n, step) return n if n <= step return g(n, step*2) * g(n-step, step*2) end def factorial(n) g(n, 1) endНичего сложного в этом нет, а время выполнения улучшилось на порядок:
user system total real 25000! 0.330000 0.000000 0.330000 ( 0.365312) 50000! 1.030000 0.030000 1.060000 ( 1.098816) 100000! 3.560000 0.030000 3.590000 ( 3.666322)И в принципе, если лень заморачиваться, это вполне неплохой алгоритм. Тот самый 1000000! вычисляется за 4 с небольшим минуты.
Этот алгоритм можно ещё немножко ускорить, если заметить, что
, т.е. g(2n, 2) = 2n*g(n, 1). Вместо уймы умножений на 2 лучше накапливать степень двойки в отдельной переменной, а в конце сделать сдвиг влево на это значение:
class Factorial @shift = 0 def g(n, step) return n if n <= step if n.even? and step == 2 then @shift += n/2 return g(n/2, 1) end return g(n, step*2) * g(n-step, step*2) end def fac(n) @shift = 0 v = g(n, 1) return v << @shift end endОднако можно ускорить вычисление факториала ещё раза эдак в два! Но для этого нужно применять куда более хитрые методы.
(На этом вступление заканчивается ^____^)