Понятие факториала известно всем. Это функция, вычисляющая произведение последовательных натуральных чисел от 1 до N включительно: N! = 1 * 2 * 3 *… * N. Факториал — быстрорастущая функция, уже для небольших значений N значение N! имеет много значащих цифр.
Попробуем реализовать эту функцию на языке программирования. Очевидно, нам понадобиться язык, поддерживающий длинную арифметику. Я воспользуюсь C#, но с таким же успехом можно взять Java или Python.
Наивный алгоритм
Итак, простейшая реализация (назовем ее наивной) получается прямо из определения факториала:
static BigInteger FactNaive(int n)
{
BigInteger r = 1;
for (int i = 2; i <= n; ++i)
r *= i;
return r;
}
На моей машине эта реализация работает примерно 1,7 секунд для N=50 000.
Далее рассмотрим алгоритмы, которые работают намного быстрее наивной реализации.
Алгоритм вычисления деревом
Первый алгоритм основан на том соображении, что длинные числа примерно одинаковой длины умножать эффективнее, чем длинное число умножать на короткое (как в наивной реализации). То есть нам нужно добиться, чтобы при вычислении факториала множители постоянно были примерно одинаковой длины.
Пусть нам нужно найти произведение последовательных чисел от L до R, обозначим его как P(L, R). Разделим интервал от L до R пополам и посчитаем P(L, R) как P(L, M) * P(M + 1, R), где M находится посередине между L и R, M = (L + R) / 2. Заметим, что множители будут примерно одинаковой длины. Аналогично разобьем P(L, M) и P(M + 1, R). Будем производить эту операцию, пока в каждом интервале останется не более двух множителей. Очевидно, что P(L, R) = L, если L и R равны, и P(L, R) = L * R, если L и R отличаются на единицу. Чтобы найти N! нужно посчитать P(2, N).
Посмотрим, как будет работать наш алгоритм для N=10, найдем P(2, 10):
P(2, 10)
P(2, 6) * P(7, 10)
( P(2, 4) * P(5, 6) ) * ( P(7, 8) * P(9, 10) )
( (P(2, 3) * P(4) ) * P(5, 6) ) * ( P(7, 8) * P(9, 10) )
( ( (2 * 3) * (4) ) * (5 * 6) ) * ( (7 * 8) * (9 * 10) )
( ( 6 * 4 ) * 30 ) * ( 56 * 90 )
( 24 * 30 ) * ( 5 040 )
720 * 5 040
3 628 800
Получается своеобразное дерево, где множители находятся в узлах, а результат получается в корне
Реализуем описанный алгоритм:
static BigInteger ProdTree(int l, int r)
{
if (l > r)
return 1;
if (l == r)
return l;
if (r - l == 1)
return (BigInteger)l * r;
int m = (l + r) / 2;
return ProdTree(l, m) * ProdTree(m + 1, r);
}
static BigInteger FactTree(int n)
{
if (n < 0)
return 0;
if (n == 0)
return 1;
if (n == 1 || n == 2)
return n;
return ProdTree(2, n);
}
Для N=50000 факториал вычисляется за 0,8 секунд, что вдвое быстрее, чем в наивной реализации.
Алгоритм вычисления факторизацией
Второй способ быстрого вычисления использует разложение факториала на простые множители (факторизацию). Очевидно, что в разложении N! участвуют только простые множители от 2 до N. Попробуем посчитать, сколько раз простой множитель K содержится в N!, то есть узнаем степень множителя K в разложении. Каждый K-ый член произведения 1 * 2 * 3 *… * N увеличивает показатель на единицу, то есть показатель степени будет равен N / K. Но каждый K2-ый член увеличивает степень еще на единицу, то есть показатель становится N / K + N / K2. Аналогично для K3, K4 и так далее. В итоге получим, что показатель степени при простом множителе K будет равен N / K + N / K2 + N / K3 + N / K4 +…
Для наглядности посчитаем, сколько раз двойка содержится в 10! Двойку дает каждый второй множитель (2, 4, 6, 8 и 10), всего таких множителей 10 / 2 = 5. Каждый четвертый дает четверку (22), всего таких множителей 10 / 4 = 2 (4 и 8). Каждый восьмой дает восьмерку (23), такой множитель всего один 10 / 8 = 1 (8). Шестнадцать (24) и более уже не дает ни один множитель, значит, подсчет можно завершать. Суммируя, получим, что показатель степени при двойке в разложении 10! на простые множители будет равен 10 / 2 + 10 / 4 + 10 / 8 = 5 + 2 + 1 = 8.
Если действовать таким же образом, можно найти показатели при 3, 5 и 7 в разложении 10!, после чего остается только вычислить значение произведения:
10! = 28 * 34 * 52 * 71 = 3 628 800
Осталось найти простые числа от 2 до N, для этого можно использовать решето Эратосфена:
static BigInteger FactFactor(int n)
{
if (n < 0)
return 0;
if (n == 0)
return 1;
if (n == 1 || n == 2)
return n;
bool[] u = new bool[n + 1]; // маркеры для решета Эратосфена
List<Tuple<int, int>> p = new List<Tuple<int, int>>(); // множители и их показатели степеней
for (int i = 2; i <= n; ++i)
if (!u[i]) // если i - очередное простое число
{
// считаем показатель степени в разложении
int k = n / i;
int c = 0;
while (k > 0)
{
c += k;
k /= i;
}
// запоминаем множитель и его показатель степени
p.Add(new Tuple<int, int>(i, c));
// просеиваем составные числа через решето
int j = 2;
while (i * j <= n)
{
u[i * j] = true;
++j;
}
}
// вычисляем факториал
BigInteger r = 1;
for (int i = p.Count() - 1; i >= 0; --i)
r *= BigInteger.Pow(p[i].Item1, p[i].Item2);
return r;
}
Эта реализация также тратит примерно 0,8 секунд на вычисление 50 000!
Библиотека GMP
Как справедливо отметил
pomme скорость вычисления факториала на 98% зависит от скорости умножения. Попробуем протестировать наши алгоритмы, реализовав их на C++ с использованием библиотеки GMP. Результаты тестирования приведены ниже, по ним получается что алгоритм умножения в C# имеет довольно странную асимптотику, поэтому оптимизация дает относительно небольшой выигрыш в C# и огромный в C++ с GMP. Однако этому вопросу вероятно стоит посвятить отдельную статью.
Сравнение производительности
Все алгоритмы тестировались для N равном 1 000, 2 000, 5 000, 10 000, 20 000, 50 000 и 100 000 десятью итерациями. В указано среднее значение времени работы в миллисекундах.
График с линейной шкалой
График с логарифмической шкалой
Таким образом, асимптотика лучшего алгоритма близка к логарифмической.
Идеи и алгоритмы из комментариев
читатели оставили предложили немало интересных идей и алгоритмов в ответ на мою статью, здесь я оставлю ссылки на лучшие из них
lany распараллелил дерево на Java с помощью StreamApi и получил ускорение в 17 раз
Mrrl предложил оптимизацию факторизации на 15-20%
PsyHaSTe предложил улучшение наивной реализации
@
@
@
Исходные коды
Исходные коды реализованных алгоритмов приведены под спойлерами
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Numerics;
using System.Collections.Generic;
using System.Collections.Specialized;
namespace BigInt
{
class Program
{
static BigInteger FactNaive(int n)
{
BigInteger r = 1;
for (int i = 2; i <= n; ++i)
r *= i;
return r;
}
static BigInteger ProdTree(int l, int r)
{
if (l > r)
return 1;
if (l == r)
return l;
if (r - l == 1)
return (BigInteger)l * r;
int m = (l + r) / 2;
return ProdTree(l, m) * ProdTree(m + 1, r);
}
static BigInteger FactTree(int n)
{
if (n < 0)
return 0;
if (n == 0)
return 1;
if (n == 1 || n == 2)
return n;
return ProdTree(2, n);
}
static BigInteger FactFactor(int n)
{
if (n < 0)
return 0;
if (n == 0)
return 1;
if (n == 1 || n == 2)
return n;
bool[] u = new bool[n + 1];
List<Tuple<int, int>> p = new List<Tuple<int, int>>();
for (int i = 2; i <= n; ++i)
if (!u[i])
{
int k = n / i;
int c = 0;
while (k > 0)
{
c += k;
k /= i;
}
p.Add(new Tuple<int, int>(i, c));
int j = 2;
while (i * j <= n)
{
u[i * j] = true;
++j;
}
}
BigInteger r = 1;
for (int i = p.Count() - 1; i >= 0; --i)
r *= BigInteger.Pow(p[i].Item1, p[i].Item2);
return r;
}
static void Main(string[] args)
{
int n;
int t;
Console.Write("n = ");
n = Convert.ToInt32(Console.ReadLine());
t = Environment.TickCount;
BigInteger fn = FactNaive(n);
Console.WriteLine("Naive time: {0} ms", Environment.TickCount - t);
t = Environment.TickCount;
BigInteger ft = FactTree(n);
Console.WriteLine("Tree time: {0} ms", Environment.TickCount - t);
t = Environment.TickCount;
BigInteger ff = FactFactor(n);
Console.WriteLine("Factor time: {0} ms", Environment.TickCount - t);
Console.WriteLine("Check: {0}", fn == ft && ft == ff ? "ok" : "fail");
}
}
}
#include <iostream>
#include <ctime>
#include <vector>
#include <utility>
#include <gmpxx.h>
using namespace std;
mpz_class FactNaive(int n)
{
mpz_class r = 1;
for (int i = 2; i <= n; ++i)
r *= i;
return r;
}
mpz_class ProdTree(int l, int r)
{
if (l > r)
return 1;
if (l == r)
return l;
if (r - l == 1)
return (mpz_class)r * l;
int m = (l + r) / 2;
return ProdTree(l, m) * ProdTree(m + 1, r);
}
mpz_class FactTree(int n)
{
if (n < 0)
return 0;
if (n == 0)
return 1;
if (n == 1 || n == 2)
return n;
return ProdTree(2, n);
}
mpz_class FactFactor(int n)
{
if (n < 0)
return 0;
if (n == 0)
return 1;
if (n == 1 || n == 2)
return n;
vector<bool> u(n + 1, false);
vector<pair<int, int> > p;
for (int i = 2; i <= n; ++i)
if (!u[i])
{
int k = n / i;
int c = 0;
while (k > 0)
{
c += k;
k /= i;
}
p.push_back(make_pair(i, c));
int j = 2;
while (i * j <= n)
{
u[i * j] = true;
++j;
}
}
mpz_class r = 1;
for (int i = p.size() - 1; i >= 0; --i)
{
mpz_class w;
mpz_pow_ui(w.get_mpz_t(), mpz_class(p[i].first).get_mpz_t(), p[i].second);
r *= w;
}
return r;
}
mpz_class FactNative(int n)
{
mpz_class r;
mpz_fac_ui(r.get_mpz_t(), n);
return r;
}
int main()
{
int n;
unsigned int t;
cout << "n = ";
cin >> n;
t = clock();
mpz_class fn = FactNaive(n);
cout << "Naive: " << (clock() - t) * 1000 / CLOCKS_PER_SEC << " ms" << endl;
t = clock();
mpz_class ft = FactTree(n);
cout << "Tree: " << (clock() - t) * 1000 / CLOCKS_PER_SEC << " ms" << endl;
t = clock();
mpz_class ff = FactFactor(n);
cout << "Factor: " << (clock() - t) * 1000 / CLOCKS_PER_SEC << " ms" << endl;
t = clock();
mpz_class fz = FactFactor(n);
cout << "Native: " << (clock() - t) * 1000 / CLOCKS_PER_SEC << " ms" << endl;
cout << "Check: " << (fn == ft && ft == ff && ff == fz ? "ok" : "fail") << endl;
return 0;
}
Автор: 5nw
