理解 Trachtenberg 速算法

看了一宿的 Trachtenberg 速算法截歉,終于弄明白了胖腾。不得不承認(rèn),腦力不夠??

簡單地說瘪松,這是一種低空間復(fù)雜度的線性算法胸嘁。也就是說,占用的心理內(nèi)存很少凉逛。看破了其實很簡單群井。我們以一個三位數(shù)×兩位數(shù)為例:

三位數(shù)×兩位數(shù)

對于 m 位 × n 位:

這個公式其實暗含了整個算法的原理状飞。但現(xiàn)在還不容易看出來。

驗證一下:

m = 987
n = 65

as = m.digits
bs = n.digits

padding_as = as + Array.new(bs.size - 1, 0)  # => [7, 8, 9, 0]
padding_bs = bs + Array.new(as.size - 1, 0)  # => [5, 6, 0, 0]

d = 0
(0..(as.size + bs.size - 2)).each do |k|
  
  memo = 0
  (0..k).each do |i|
    # puts "i: #{i}, j: #{k - i} --> #{padding_as[i]} * #{padding_bs[k - i]}"
    memo += padding_as[i] * padding_bs[k - i]
  end
  memo *= (10 ** k)
  
  d += memo
end

d  # => 64155

這里的 a 也好书斜,b 也好诬辈,都不超過 9 。所以荐吉,其乘積也不會過百焙糟。于是,我們定義兩個函數(shù):

  • t(a×b) : the tens digit of a×b;
  • u(a×b) : the units digit of a×b;

這樣样屠,我們只需要從低位往高位依次計算穿撮,并把進(jìn)位傳遞到高位就可以得到一個線性算法了。

記得加上「進(jìn)位 c_i 」

以百位 (10^2) 為例痪欲,我們需要做的就是把所有下標(biāo)加起來等于 2 的「個」位悦穿,以及所有下標(biāo)加起來等于 2 - 1 的「十」位,還有上一位上傳來的進(jìn)位业踢,加起來栗柒。

987×65

現(xiàn)在,我們的任務(wù)只剩下找到一種好記的記法知举,記住哪些取個位瞬沦、哪些取十位太伊,就大功告成了。

而 Trachtenberg 的天才就在于逛钻,他把算式橫過來寫了僚焦!還可以有這種騷操作?? 豎線表示取個位,斜線表示取十位绣的,像一個滑動窗口一樣滑過被乘數(shù):

987×65

現(xiàn)在叠赐,當(dāng)我們回過頭去看那個通用公式,會發(fā)現(xiàn):其實它已經(jīng)揭示了所有的秘密屡江。我們要做的是兩件事:

  1. 找對一種方法芭概,能夠方便地記住「下標(biāo)加起來等于 k 」的所有項乘積的「個」位之和;
  2. 找對一種方法惩嘉,能夠方便地記住「下標(biāo)加起來等于 k - 1 」的所有項乘積的「十」位之和罢洲;

好吧,這其實就一件事:

豎線規(guī)則也好文黎,斜線規(guī)則也好惹苗,都干的這一件事。

也就是說耸峭,不存在什么「豎線規(guī)則」「斜線規(guī)則」桩蓉,我們只需要在頭腦中想象好一組配對,先計算「個位和」劳闹,再計算「十位和」(作為下一組的進(jìn)位)院究。

class Array
  def l; self[0] end
  def r; self[1] end
end

class Trachtenberg
  def initialize(m, n)
    m, n = n, m if m < n
    
    as = m.digits
    bs = n.digits

    @as = Array.new(bs.size - 1, 0) + as + Array.new(bs.size, 0)  # => [0, 7, 8, 9, 0, 0]
    @bs = bs  # => [5, 6]
    @base = bs.size - 1
  end
  
  def tens(l, r = 1) l * r / 10 end
  def units(l, r = 1) l * r % 10 end
    
  def calculate
    d = []
    carry = 0
    @as[@base..-1].each_with_index do |a, ia|
      pairs = @as[ia...ia + @bs.size].zip(@bs.reverse)
      sum = pairs.reduce(0) { |memo, tuple| memo + units(tuple.l, tuple.r) } + carry
      d << units(sum)
      carry = pairs.reduce(0) { |memo, tuple| memo + tens(tuple.l, tuple.r) } + tens(sum)
    end

    # d => [5, 5, 1, 4, 6]
    d.reverse.reduce('') { |memo, digit| memo + digit.to_s }.to_i
  end
end

t = Trachtenberg.new(987, 65)
t.calculate # => 64155

Trachtenberg 實在太聰明了,并不僅僅是因為他竟然能夠找到這種圖形化表示方法本涕,而在于把這套速算系統(tǒng)分解開來业汰,每個部分都很簡單(包括「調(diào)整計算順序以簡化計算」其實也是一種很常見的思路),但是你就是想不到菩颖。也許就像豎式乘法之于橫式乘法样漆,他的心理寄存器遠(yuǎn)大于我們吧,所以才能把這些部件組合出如此精妙的算法來晦闰。

大家要想知道更多細(xì)節(jié)放祟,去看 wiki 吧。

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