Soma de dígitos dos coeficientes binomiais centrais

13

A tarefa é simplesmente ver quanto mais rápido você pode calcular n, escolha n / 2 (para n mesmo) que a função interna em python. Obviamente, para n grande, esse é um número bastante grande; portanto, em vez de gerar o número inteiro, você deve gerar a soma dos dígitos. Por exemplo, para n = 100000, a resposta é 135702. Pois n=1000000é 1354815.

Aqui está o código python:

from scipy.misc import comb
def sum_digits(n):
   r = 0
   while n:
       r, n = r + n % 10, n / 10
   return r
sum_digits(comb(n,n/2,exact=True))

Sua pontuação é (highest n on your machine using your code)/(highest n on your machine using my code). Seu código deve terminar em 60 segundos ou menos.

Seu programa deve fornecer a saída correta para todos os n pares: 2 <= n <= (seu n mais alto)

Você não pode usar nenhum código ou biblioteca interna que calcule coeficientes binomiais ou valores que podem ser rapidamente transformados em coeficientes binomiais.

Você pode usar qualquer idioma de sua escolha.


Resposta principal A resposta principal atual, com um incrível 680,09, é just justhalf.


fonte
2
Devemos enviar soluções em python ou em um idioma de escolha?
É possível escrever uma rotina que faça isso em um computador moderno e leve nmuitos milhões, enquanto eu duvido que a função Python lidaria com algo maior do que n = 1e5sem engasgar.
COTO
@Alessandro Você pode usar qualquer idioma de sua escolha. A única restrição era que você não pode usar funções internas para calcular os coeficientes.
2
As funções fatoriais são permitidas? Presumi que não, pois eles poderiam ser "rapidamente transformados em coeficientes binomiais" (a coisa toda é apenas um fatorial dividido por outro fatorial ao quadrado), mas como uma resposta está usando um agora, a clareza seria agradável.
Geobits
1
@Comintern: Eu repliquei com sucesso esse ponto de referência com 287mil em 1 minuto ou 169mil em 35 segundos! :)
justhalf

Respostas:

9

C ++ (BPF) - (287.000.000 / 422.000) = 680,09

Sem vergonha, combine o Teorema de Kummer por xnor e GMP por qwr. Ainda nem perto da solução Go, não sei por quê.

Edit: Obrigado Keith Randall pelo lembrete de que a multiplicação é mais rápida se o número for semelhante em tamanho. Implementei a multiplicação em vários níveis, semelhante ao conceito de coalescência de memória no gerenciamento de memória. E o resultado é impressionante. O que costumava levar 51s, agora leva apenas 0,5s (ou seja, melhoria de 100 vezes !!)

CÓDIGO ANTIGO (n = 14.000.000)
Peneira realizada em 0.343s
Feito o cálculo binom em 51.929s
Soma concluída em 0.901s
14000000: 18954729

0m53.194s reais
usuário 0m53.116s
sys 0m0.060s

NOVO CÓDIGO (n = 14.000.000)
Peneira realizada em 0.343s
Feito o cálculo do binom em 0.552s
Soma concluída em 0.902s
14000000: 18954729

0m1.804s reais
usuário 0m1.776s
sys 0m0.023s

A corrida por n=287,000,000

Peneira realizada em 4.211s
Feito o cálculo do binom em 17.934s
Soma concluída em 37.677s
287000000: 388788354

0m59.928s reais
usuário 0m58.759s
sys 0m1.116s

O código. Ajuntar com-lgmp -lgmpxx -O3

#include <gmpxx.h>
#include <iostream>
#include <time.h>
#include <cstdio>

const int MAX=287000000;
const int PRIME_COUNT=15700000;

int primes[PRIME_COUNT], factors[PRIME_COUNT], count;
bool sieve[MAX];
int max_idx=0;

void run_sieve(){
    sieve[2] = true;
    primes[0] = 2;
    count = 1;
    for(int i=3; i<MAX; i+=2){
        sieve[i] = true;
    }
    for(int i=3; i<17000; i+=2){
        if(!sieve[i]) continue;
        for(int j = i*i; j<MAX; j+=i){
            sieve[j] = false;
        }
    }
    for(int i=3; i<MAX; i+=2){
        if(sieve[i]) primes[count++] = i;
    }
}

mpz_class sum_digits(mpz_class n){
    clock_t t = clock();
    char* str = mpz_get_str(NULL, 10, n.get_mpz_t());
    int result = 0;
    for(int i=0;str[i]>0;i++){
        result+=str[i]-48;
    }
    printf("Done summing in %.3fs\n", ((float)(clock()-t))/CLOCKS_PER_SEC);
    return result;
}

mpz_class nc2_fast(const mpz_class &x){
    clock_t t = clock();
    int prime;
    const unsigned int n = mpz_get_ui(x.get_mpz_t());
    const unsigned int n2 = n/2;
    unsigned int m;
    unsigned int digit;
    unsigned int carry=0;
    unsigned int carries=0;
    mpz_class result = 1;
    mpz_class prime_prods = 1;
    mpz_class tmp;
    mpz_class tmp_prods[32], tmp_prime_prods[32];
    for(int i=0; i<32; i++){
        tmp_prods[i] = (mpz_class)NULL;
        tmp_prime_prods[i] = (mpz_class)NULL;
    }
    for(int i=0; i< count; i++){
        prime = primes[i];
        carry=0;
        carries=0;
        if(prime > n) break;
        if(prime > n2){
            tmp = prime;
            for(int j=0; j<32; j++){
                if(tmp_prime_prods[j] == NULL){
                    tmp_prime_prods[j] = tmp;
                    break;
                } else {
                    mpz_mul(tmp.get_mpz_t(), tmp.get_mpz_t(), tmp_prime_prods[j].get_mpz_t());
                    tmp_prime_prods[j] = (mpz_class)NULL;
                }
            }
            continue;
        }
        m=n2;
        while(m>0){
            digit = m%prime;
            carry = (2*digit + carry >= prime) ? 1 : 0;
            carries += carry;
            m/=prime;
        }
        if(carries>0){
            tmp = 0;
            mpz_ui_pow_ui(tmp.get_mpz_t(), prime, carries);
            for(int j=0; j<32; j++){
                if(tmp_prods[j] == NULL){
                    tmp_prods[j] = tmp;
                    break;
                } else {
                    mpz_mul(tmp.get_mpz_t(), tmp.get_mpz_t(), tmp_prods[j].get_mpz_t());
                    tmp_prods[j] = (mpz_class)NULL;
                }
            }
        }
    }
    result = 1;
    prime_prods = 1;
    for(int j=0; j<32; j++){
        if(tmp_prods[j] != NULL){
            mpz_mul(result.get_mpz_t(), result.get_mpz_t(), tmp_prods[j].get_mpz_t());
        }
        if(tmp_prime_prods[j] != NULL){
            mpz_mul(prime_prods.get_mpz_t(), prime_prods.get_mpz_t(), tmp_prime_prods[j].get_mpz_t());
        }
    }
    mpz_mul(result.get_mpz_t(), result.get_mpz_t(), prime_prods.get_mpz_t());
    printf("Done calculating binom in %.3fs\n", ((float)(clock()-t))/CLOCKS_PER_SEC);
    return result;
}

int main(int argc, char* argv[]){
    const mpz_class n = atoi(argv[1]);
    clock_t t = clock();
    run_sieve();
    printf("Done sieving in %.3fs\n", ((float)(clock()-t))/CLOCKS_PER_SEC);
    std::cout << n << ": " << sum_digits(nc2_fast(n)) << std::endl;
    return 0;
}
justhalf
fonte
2
As multiplicações são mais eficientes se os dois operandos tiverem o mesmo tamanho. Você está sempre multiplicando um grande número por um pequeno número. Se você combinar repetidamente os pequenos números em pares, poderá ser mais rápido (mas precisará de mais memória).
Keith Randall
Uau, isso faz muita diferença. É exponencialmente mais rápido. Eu posso alcançar 169mil agora em 35 segundos.
justhalf
Uau, de fato! Qual é o detalhamento no tempo para as diferentes partes do seu código?
Eu já coloquei isso na minha resposta. 4s na geração de primos até n18s calculando o coeficiente binomial central e o restante 37s na conversão do resultado em sequência e somando o dígito.
justhalf
1
Eu acho que essa resposta deve ser contribuída para qualquer biblioteca de código aberto que calcule coeficientes binomiais. Não acredito que mais alguém tenha código tão rápido!
7

Ir, 33,96 = (16300000/480000)

package main

import "math/big"

const n = 16300000

var (
    sieve     [n + 1]bool
    remaining [n + 1]int
    count     [n + 1]int
)

func main() {
    println("finding primes")
    for p := 2; p <= n; p++ {
        if sieve[p] {
            continue
        }
        for i := p * p; i <= n; i += p {
            sieve[i] = true
        }
    }

    // count net number of times each prime appears in the result.
    println("counting factors")
    for i := 2; i <= n; i++ {
        remaining[i] = i
    }
    for p := 2; p <= n; p++ {
        if sieve[p] {
            continue
        }

        for i := p; i <= n; i += p {
            for remaining[i]%p == 0 { // may have multiple factors of p
                remaining[i] /= p

                // count positive for n!
                count[p]++
                // count negative twice for ((n/2)!)^2
                if i <= n/2 {
                    count[p] -= 2
                }
            }
        }
    }

    // ignore all the trailing zeros
    count[2] -= count[5]
    count[5] = 0

    println("listing factors")
    var m []uint64
    for i := 0; i <= n; i++ {
        for count[i] > 0 {
            m = append(m, uint64(i))
            count[i]--
        }
    }

    println("grouping factors")
    m = group(m)

    println("multiplying")
    x := mul(m)

    println("converting to base 10")
    d := 0
    for _, c := range x.String() {
        d += int(c - '0')
    }
    println("sum of digits:", d)
}

// Return product of elements in a.
func mul(a []uint64) *big.Int {
    if len(a) == 1 {
        x := big.NewInt(0)
        x.SetUint64(a[0])
        return x
    }
    m := len(a) / 2
    x := mul(a[:m])
    y := mul(a[m:])
    x.Mul(x, y) // fast because x and y are about the same length
    return x
}

// return a slice whose members have the same product
// as the input slice, but hopefully shorter.
func group(a []uint64) []uint64 {
    var g []uint64
    r := uint64(1)
    b := 1
    for _, x := range a {
        c := bits(x)
        if b+c <= 64 {
            r *= x
            b += c
        } else {
            g = append(g, r)
            r = x
            b = c
        }
    }
    g = append(g, r)
    return g
}

// bits returns the number of bits in the representation of x
func bits(x uint64) int {
    n := 0
    for x != 0 {
        n++
        x >>= 1
    }
    return n
}

Funciona contando todos os fatores primos no numerador e denominador e cancelando os fatores correspondentes. Multiplica as sobras para obter o resultado.

Mais de 80% do tempo é gasto na conversão para a base 10. Deve haver uma maneira melhor de fazer isso ...

Keith Randall
fonte
Para problemas que exigem impressão de grandes números na base 10, geralmente acho útil escrever minha própria classe BigInteger que armazena números na base 1E9 ~ 2 ^ 30.
Peter Taylor
Você está ganhando atualmente por uma milha do país .. como eles dizem.
@ PeterTaylor: Eu tentei isso, mas requer muito% 1e9 no código de multiplicação, o que torna a multiplicação lenta.
Keith Randall
6

Python 3 (8,8 = 2,2 milhões / 0,25 milhão)

Isso é em Python, que não é conhecido por velocidade, então você provavelmente pode fazer melhor portando isso para outro idioma.

Primes gerador retirado deste concurso StackOverflow .

import numpy
import time

def primesfrom2to(n):
    """ Input n>=6, Returns a array of primes, 2 <= p < n """
    sieve = numpy.ones(n//3 + (n%6==2), dtype=numpy.bool)
    for i in range(1,int(n**0.5)//3+1):
        if sieve[i]:
            k=3*i+1|1
            sieve[       k*k/3     ::2*k] = False
            sieve[k*(k-2*(i&1)+4)/3::2*k] = False
    return numpy.r_[2,3,((3*numpy.nonzero(sieve)[0][1:]+1)|1)]

t0 = time.clock()

N=220*10**4
n=N//2

print("N = %d" % N)
print()

print("Generating primes.")
primes = primesfrom2to(N)

t1 = time.clock()
print ("Time taken: %f" % (t1-t0))

print("Computing product.")
product = 1

for p in primes:
    p=int(p)
    carries = 0 
    carry = 0

    if p>n:
        product*=p
        continue

    m=n

    #Count carries of n+n in base p as per Kummer's Theorem
    while m:
        digit = m%p
        carry = (2*digit + carry >= p)
        carries += carry
        m//=p

    if carries >0:
        for _ in range(carries):
            product *= p

    #print(p,carries,product)

t2 = time.clock()
print ("Time taken: %f" % (t2-t1))

print("Converting number to string.")

# digit_sum = 0
# result=product

# while result:
    # digit_sum+=result%10
    # result//=10

digit_sum = 0
digit_string = str(product)

t3 = time.clock()
print ("Time taken: %f" % (t3-t2))

print("Summing digits.")
for d in str(digit_string):digit_sum+=int(d)

t4 = time.clock()
print ("Time taken: %f" % (t4-t3))
print ()

print ("Total time: %f" % (t4-t0))
print()
print("Sum of digits = %d" % digit_sum)

A idéia principal do algoritmo é usar o Teorema de Kummer para obter a fatoração primária do binomial. Para cada primo, aprendemos o poder mais alto dele que divide a resposta e multiplicamos o produto em execução pelo poder do primo. Dessa maneira, precisamos multiplicar apenas uma vez para cada primo na fatoração do primo da resposta.

Saída mostrando a divisão do tempo:

N = 2200000
Generating primes.
Time taken: 0.046408
Computing product.
Time taken: 17.931472
Converting number to string.
Time taken: 39.083390
Summing digits.
Time taken: 1.502393

Total time: 58.563664

Sum of digits = 2980107

Surpreendentemente, a maior parte do tempo é gasta convertendo o número em uma string para somar seus dígitos. Surpreendentemente, a conversão para uma string foi muito mais rápida do que obter dígitos repetidos %10e //10, mesmo que toda a string deva ser mantida na memória.

Gerar os primos leva um tempo insignificante (e, portanto, não me sinto injusto ao copiar o código existente). A soma de dígitos é rápida. A multiplicação real leva um terço do tempo.

Dado que a soma de dígitos parece ser o fator limitante, talvez um algoritmo para multiplicar números na representação decimal economize tempo no total, pressionando a conversão binária / decimal.

xnor
fonte
Isso é muito impressionante e faz você se perguntar por que o cpython não usa sua implementação!
3

Java (pontuação 22500/365000 = 0,062)

Eu não tenho Python nesta máquina, portanto, se alguém pudesse pontuar isso, ficaria grato. Caso contrário, terá que esperar.


(2nn)=k=0 0n(nk)2

O gargalo é o complemento para calcular a seção relevante do triângulo de Pascal (90% do tempo de execução), portanto, usar um algoritmo de multiplicação melhor não ajudaria.

Observe que o que a pergunta chama né o que eu chamo 2n. O argumento da linha de comando é o que a pergunta chama n.

public class CodeGolf37270 {
    public static void main(String[] args) {
        if (args.length != 1) {
            System.err.println("Usage: java CodeGolf37270 <n>");
            System.exit(1);
        }

        int two_n = Integer.parseInt(args[0]);
        // \binom{2n}{n} = \sum_{k=0}^n \binom{n}{k}^2
        // Two cases:
        //   n = 2m: \binom{4m}{2m} = \binom{2m}{m}^2 + 2\sum_{k=0}^{m-1} \binom{2m}{k}^2
        //   n = 2m+1: \binom{4m+2}{2m+1} = 2\sum_{k=0}^{m} \binom{2m+1}{k}^2
        int n = two_n / 2;
        BigInt[] nCk = new BigInt[n/2 + 1];
        nCk[0] = new BigInt(1);
        for (int k = 1; k < nCk.length; k++) nCk[k] = nCk[0];
        for (int row = 2; row <= n; row++) {
            BigInt tmp = nCk[0];
            for (int col = 1; col < row && col < nCk.length; col++) {
                BigInt replacement = tmp.add(nCk[col]);
                tmp = nCk[col];
                nCk[col] = replacement;
            }
        }

        BigInt central = nCk[0]; // 1^2 = 1
        int lim = (n & 1) == 1 ? nCk.length : (nCk.length - 1);
        for (int k = 1; k < lim; k++) central = central.add(nCk[k].sq());
        central = central.add(central);
        if ((n & 1) == 0) central = central.add(nCk[nCk.length - 1].sq());

        System.out.println(central.digsum());
    }

    private static class BigInt {
        static final int B = 1000000000;
        private int[] val;

        public BigInt(int x) {
            val = new int[] { x };
        }

        private BigInt(int[] val) {
            this.val = val;
        }

        public BigInt add(BigInt that) {
            int[] left, right;
            if (val.length < that.val.length) {
                left = that.val;
                right = val;
            }
            else {
                left = val;
                right = that.val;
            }

            int[] sum = left.clone();
            int carry = 0, k = 0;
            for (; k < right.length; k++) {
                int a = sum[k] + right[k] + carry;
                sum[k] = a % B;
                carry = a / B;
            }
            while (carry > 0 && k < sum.length) {
                int a = sum[k] + carry;
                sum[k] = a % B;
                carry = a / B;
                k++;
            }
            if (carry > 0) {
                int[] wider = new int[sum.length + 1];
                System.arraycopy(sum, 0, wider, 0, sum.length);
                wider[sum.length] = carry;
                sum = wider;
            }

            return new BigInt(sum);
        }

        public BigInt sq() {
            int[] rv = new int[2 * val.length];
            // Naive multiplication
            for (int i = 0; i < val.length; i++) {
                for (int j = i; j < val.length; j++) {
                    int k = i+j;
                    long c = val[i] * (long)val[j];
                    if (j > i) c <<= 1;
                    while (c > 0) {
                        c += rv[k];
                        rv[k] = (int)(c % B);
                        c /= B;
                        k++;
                    }
                }
            }

            int len = rv.length;
            while (len > 1 && rv[len - 1] == 0) len--;
            if (len < rv.length) {
                int[] rv2 = new int[len];
                System.arraycopy(rv, 0, rv2, 0, len);
                rv = rv2;
            }

            return new BigInt(rv);
        }

        public long digsum() {
            long rv = 0;
            for (int i = 0; i < val.length; i++) {
                int x = val[i];
                while (x > 0) {
                    rv += x % 10;
                    x /= 10;
                }
            }
            return rv;
        }
    }
}
Peter Taylor
fonte
Recebo 29.500 para o seu programa e 440.000 para o programa de referência, de modo que seria uma pontuação de 0,067. Isso está compilando com o Java 1.7 (javac CodeGolf37270.java ) e executando com Java 1.8 ( java CodeGolf37270 n). Não sei se existem opções de otimização que não conheço. Eu não posso tentar compilar com Java 1.8, porque ele não é instalado com o meu pacote Java ...
Dennis
Abordagem interessante. Por que você acha que calcular iterativamente pode ser mais rápido do que usar a fórmula simples?
justhalf
@ justhalf, eu não tinha intuição para saber se seria mais rápido ou não e não tentei fazer cálculos de complexidade. Examinei as listas de identidades em busca de coeficientes binomiais centrais para tentar encontrar fórmulas que seriam simples de implementar com uma classe inteira grande e personalizada, otimizada para extrair dígitos da base 10. E, tendo descoberto que não é muito eficiente, posso postá-lo e salvar outra pessoa de repetir o experimento. (FWIW, estou trabalhando na multiplicação de Toom, mas não tenho certeza de quando testarei e deparei).
Peter Taylor
2

GMP - 1500000/300000 = 5,0

Embora essa resposta não concorra com peneiras, às vezes o código curto ainda pode obter resultados.

#include <gmpxx.h>
#include <iostream>

mpz_class sum_digits(mpz_class n)
{
    char* str = mpz_get_str(NULL, 10, n.get_mpz_t());
    int result = 0;
    for(int i=0; str[i]>0; i++)

    result += str[i] - 48;

    return result;
}


mpz_class comb_2(const mpz_class &x)
{
    const unsigned int k = mpz_get_ui(x.get_mpz_t()) / 2;
    mpz_class result = k + 1;

    for(int i=2; i<=k; i++)
    {
        result *= k + i;
        mpz_divexact_ui(result.get_mpz_t(), result.get_mpz_t(), i);
    }

    return result;
}

int main()
{
    const mpz_class n = 1500000;
    std::cout << sum_digits(comb_2(n)) << std::endl;

    return 0;
}
qwr
fonte
2

Java, classe inteira grande personalizada: 32.9 (120000000/365000)

A classe principal é bem direta:

import java.util.*;

public class PPCG37270 {
    public static void main(String[] args) {
        long start = System.nanoTime();

        int n = 12000000;
        if (args.length == 1) n = Integer.parseInt(args[0]);

        boolean[] sieve = new boolean[n + 1];
        int[] remaining = new int[n + 1];
        int[] count = new int[n + 1];

        for (int p = 2; p <= n; p++) {
            if (sieve[p]) continue;
            long p2 = p * (long)p;
            if (p2 > n) continue;
            for (int i = (int)p2; i <= n; i += p) sieve[i] = true;
        }

        for (int i = 2; i <= n; i++) remaining[i] = i;
        for (int p = 2; p <= n; p++) {
            if (sieve[p]) continue;
            for (int i = p; i <= n; i += p) {
                while (remaining[i] % p == 0) {
                    remaining[i] /= p;
                    count[p]++;
                    if (i <= n/2) count[p] -= 2;
                }
            }
        }

        count[2] -= count[5];
        count[5] = 0;

        List<BigInt> partialProd = new ArrayList<BigInt>();
        long accum = 1;
        for (int i = 2; i <= n; i++) {
            for (int j = count[i]; j > 0; j--) {
                long tmp = accum * i;
                if (tmp < 1000000000L) accum = tmp;
                else {
                    partialProd.add(new BigInt((int)accum));
                    accum = i;
                }
            }
        }
        partialProd.add(new BigInt((int)accum));
        System.out.println(prod(partialProd).digsum());
        System.out.println((System.nanoTime() - start) / 1000000 + "ms");
    }

    private static BigInt prod(List<BigInt> vals) {
        while (vals.size() > 1) {
            int n = vals.size();
            List<BigInt> next = new ArrayList<BigInt>();
            for (int i = 0; i < n; i += 2) {
                if (i == n - 1) next.add(vals.get(i));
                else next.add(vals.get(i).mul(vals.get(i+1)));
            }
            vals = next;
        }
        return vals.get(0);
    }
}

Ele conta com uma grande classe inteira que é otimizada para multiplicação e toString() , os quais são gargalos significativos em uma implementação com java.math.BigInteger.

/**
 * A big integer class which is optimised for conversion to decimal.
 * For use in simple applications where BigInteger.toString() is a bottleneck.
 */
public class BigInt {
    // The base of the representation.
    private static final int B = 1000000000;
    // The number of decimal digits per digit of the representation.
    private static final int LOG10_B = 9;

    public static final BigInt ZERO = new BigInt(0);
    public static final BigInt ONE = new BigInt(1);

    // We use sign-magnitude representation.
    private final boolean negative;

    // Least significant digit is at val[off]; most significant is at val[off + len - 1]
    // Unless len == 1 we guarantee that val[off + len - 1] is non-zero.
    private final int[] val;
    private final int off;
    private final int len;

    // Toom-style multiplication parameters from
    // Zuras, D. (1994). More on squaring and multiplying large integers. IEEE Transactions on Computers, 43(8), 899-908.
    private static final int[][][] Q = new int[][][]{
        {},
        {},
        {{1, -1}},
        {{4, 2, 1}, {1, 1, 1}, {1, 2, 4}},
        {{8, 4, 2, 1}, {-8, 4, -2, 1}, {1, 1, 1, 1}, {1, -2, 4, -8}, {1, 2, 4, 8}}
    };
    private static final int[][][] R = new int[][][]{
        {},
        {},
        {{1, -1, 1}},
        {{-21, 2, -12, 1, -6}, {7, -1, 10, -1, 7}, {-6, 1, -12, 2, -21}},
        {{-180, 6, 2, -80, 1, 3, -180}, {-510, 4, 4, 0, -1, -1, 120}, {1530, -27, -7, 680, -7, -27, 1530}, {120, -1, -1, 0, 4, 4, -510}, {-180, 3, 1, -80, 2, 6, -180}}
    };
    private static final int[][] S = new int[][]{
        {},
        {},
        {1, 1, 1},
        {1, 6, 2, 6, 1},
        {1, 180, 120, 360, 120, 180, 1}
    };

    /**
     * Constructs a big version of an integer value.
     * @param x The value to represent.
     */
    public BigInt(int x) {
        this(Integer.toString(x));
    }

    /**
     * Constructs a big version of a long value.
     * @param x The value to represent.
     */
    public BigInt(long x) {
        this(Long.toString(x));
    }

    /**
     * Parses a decimal representation of an integer.
     * @param str The value to represent.
     */
    public BigInt(String str) {
        this(str.charAt(0) == '-', split(str));
    }

    /**
     * Constructs a sign-magnitude representation taking the entire span of the array as the range of interest.
     * @param neg Is the value negative?
     * @param val The base-B digits, least significant first.
     */
    private BigInt(boolean neg, int[] val) {
        this(neg, val, 0, val.length);
    }

    /**
     * Constructs a sign-magnitude representation taking a range of an array as the magnitude.
     * @param neg Is the value negative?
     * @param val The base-B digits, least significant at offset off, most significant at off + val - 1.
     * @param off The offset within the array.
     * @param len The number of base-B digits.
     */
    private BigInt(boolean neg, int[] val, int off, int len) {
        // Bounds checks
        if (val == null) throw new IllegalArgumentException("val");
        if (off < 0 || off >= val.length) throw new IllegalArgumentException("off");
        if (len < 1 || off + len > val.length) throw new IllegalArgumentException("len");

        this.negative = neg;
        this.val = val;
        this.off = off;
        // Enforce the invariant that this.len is 1 or val[off + len - 1] is non-zero.
        while (len > 1 && val[off + len - 1] == 0) len--;
        this.len = len;

        // Sanity check
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            if (val[off + i] < 0) throw new IllegalArgumentException("val contains negative digits");
        }
    }

    /**
     * Splits a string into base-B digits.
     * @param str The string to parse.
     * @return An array which can be passed to the (boolean, int[]) constructor.
     */
    private static int[] split(String str) {
        if (str.charAt(0) == '-') str = str.substring(1);

        int[] arr = new int[(str.length() + LOG10_B - 1) / LOG10_B];
        int i, off;
        // Each element of arr represents LOG10_B characters except (probably) the last one.
        for (i = 0, off = str.length() - LOG10_B; off > 0; off -= LOG10_B) {
            arr[i++] = Integer.parseInt(str.substring(off, off + LOG10_B));
        }
        arr[i] = Integer.parseInt(str.substring(0, off + LOG10_B));
        return arr;
    }

    public boolean isZero() {
        return len == 1 && val[off] == 0;
    }

    public BigInt negate() {
        return new BigInt(!negative, val, off, len);
    }

    public BigInt add(BigInt that) {
        // If the signs differ, then since we use sign-magnitude representation we want to do a subtraction.
        boolean isSubtraction = negative ^ that.negative;

        BigInt left, right;
        if (len < that.len) {
            left = that;
            right = this;
        }
        else {
            left = this;
            right = that;

            // For addition I just care about the lengths of the arrays.
            // For subtraction I want the largest absolute value on the left.
            if (isSubtraction && len == that.len) {
                int cmp = compareAbsolute(that);
                if (cmp == 0) return ZERO; // Cheap special case
                if (cmp < 0) {
                    left = that;
                    right = this;
                }
            }
        }

        if (right.isZero()) return left;

        BigInt result;
        if (!isSubtraction) {
            int[] sum = new int[left.len + 1];
            // A copy here rather than using left.val in the main loops and copying remaining values
            // at the end gives a small performance boost, probably due to cache locality.
            System.arraycopy(left.val, left.off, sum, 0, left.len);

            int carry = 0, k = 0;
            for (; k < right.len; k++) {
                int a = sum[k] + right.val[right.off + k] + carry;
                sum[k] = a % B;
                carry = a / B;
            }
            for (; carry > 0 && k < left.len; k++) {
                int a = sum[k] + carry;
                sum[k] = a % B;
                carry = a / B;
            }
            sum[left.len] = carry;

            result = new BigInt(negative, sum);
        }
        else {
            int[] diff = new int[left.len];
            System.arraycopy(left.val, left.off, diff, 0, left.len);

            int carry = 0, k = 0;
            for (; k < right.len; k++) {
                int a = diff[k] - right.val[right.off + k] + carry;
                // Why did anyone ever think that rounding positive and negative divisions differently made sense?
                if (a < 0) {
                    diff[k] = a + B;
                    carry = -1;
                }
                else {
                    diff[k] = a % B;
                    carry = a / B;
                }
            }
            for (; carry != 0 && k < left.len; k++) {
                int a = diff[k] + carry;
                if (a < 0) {
                    diff[k] = a + B;
                    carry = -1;
                }
                else {
                    diff[k] = a % B;
                    carry = a / B;
                }
            }

            result = new BigInt(left.negative, diff, 0, k > left.len ? k : left.len);
        }

        return result;
    }

    private int compareAbsolute(BigInt that) {
        if (len > that.len) return 1;
        if (len < that.len) return -1;

        for (int i = len - 1; i >= 0; i--) {
            if (val[off + i] > that.val[that.off + i]) return 1;
            if (val[off + i] < that.val[that.off + i]) return -1;
        }

        return 0;
    }

    public BigInt mul(BigInt that) {
        if (isZero() || that.isZero()) return ZERO;

        if (len == 1) return that.mulSmall(negative ? -val[off] : val[off]);
        if (that.len == 1) return mulSmall(that.negative ? -that.val[that.off] : that.val[that.off]);

        int shorter = len < that.len ? len : that.len;
        BigInt result;
        // Cutoffs have been hand-tuned.
        if (shorter > 300) result = mulToom(3, that);
        else if (shorter > 28) result = mulToom(2, that);
        else result = mulNaive(that);

        return result;
    }

    BigInt mulSmall(int m) {
        if (m == 0) return ZERO;
        if (m == 1) return this;
        if (m == -1) return negate();

        // We want to do the magnitude calculation with a positive multiplicand.
        boolean neg = negative;
        if (m < 0) {
            neg = !neg;
            m = -m;
        }

        int[] pr = new int[len + 1];
        int carry = 0;
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            long t = val[off + i] * (long)m + carry;
            pr[i] = (int)(t % B);
            carry = (int)(t / B);
        }
        pr[len] = carry;
        return new BigInt(neg, pr);
    }

    // NB This truncates.
    BigInt divSmall(int d) {
        if (d == 0) throw new ArithmeticException();
        if (d == 1) return this;
        if (d == -1) return negate();

        // We want to do the magnitude calculation with a positive divisor.
        boolean neg = negative;
        if (d < 0) {
            neg = !neg;
            d = -d;
        }

        int[] div = new int[len];
        int rem = 0;
        for (int i = len - 1; i >= 0; i--) {
            long t = val[off + i] + rem * (long)B;
            div[i] = (int)(t / d);
            rem = (int)(t % d);
        }

        return new BigInt(neg, div);
    }

    BigInt mulNaive(BigInt that) {
        int[] rv = new int[len + that.len];
        // Naive multiplication
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            for (int j = 0; j < that.len; j++) {
                int k = i + j;
                long c = val[off + i] * (long)that.val[that.off + j];
                while (c > 0) {
                    c += rv[k];
                    rv[k] = (int)(c % B);
                    c /= B;
                    k++;
                }
            }
        }

        return new BigInt(this.negative ^ that.negative, rv);
    }

    private BigInt mulToom(int k, BigInt that) {
        // We split each number into k parts of m base-B digits each.
        // m = ceil(longer / k)
        int m = ((len > that.len ? len : that.len) + k - 1) / k;

        // Perform the splitting and evaluation steps of Toom-Cook.
        BigInt[] f1 = this.toomFwd(k, m);
        BigInt[] f2 = that.toomFwd(k, m);

        // Pointwise multiplication.
        for (int i = 0; i < f1.length; i++) f1[i] = f1[i].mul(f2[i]);

        // Inverse (or interpolation) and recomposition.
        return toomBk(k, m, f1, negative ^ that.negative, val[off], that.val[that.off]);
    }

    // Splits a number into k parts of m base-B digits each and does the polynomial evaluation.
    private BigInt[] toomFwd(int k, int m) {
        // Split.
        BigInt[] a = new BigInt[k];
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            int o = i * m;
            if (o >= len) a[i] = ZERO;
            else {
                int l = m;
                if (o + l > len) l = len - o;
                // Ignore signs for now.
                a[i] = new BigInt(false, val, off + o, l);
            }
        }

        // Evaluate
        return transform(Q[k], a);
    }

    private BigInt toomBk(int k, int m, BigInt[] f, boolean neg, int lsd1, int lsd2) {
        // Inverse (or interpolation).
        BigInt[] b = transform(R[k], f);

        // Recomposition: add at suitable offsets, dividing by the normalisation factors
        BigInt prod = ZERO;
        int[] s = S[k];
        for (int i = 0; i < b.length; i++) {
            int[] shifted = new int[i * m + b[i].len];
            System.arraycopy(b[i].val, b[i].off, shifted, i * m, b[i].len);
            prod = prod.add(new BigInt(neg ^ b[i].negative, shifted).divSmall(s[i]));
        }

        // Handle the remainders.
        // In the worst case the absolute value of the sum of the remainders is s.length, so pretty small.
        // It should be easy enough to work out whether to go up or down.
        int lsd = (int)((lsd1 * (long)lsd2) % B);
        int err = lsd - prod.val[prod.off];
        if (err > B / 2) err -= B / 2;
        if (err < -B / 2) err += B / 2;
        return prod.add(new BigInt(err));
    }

    /**
     * Multiplies a matrix of small integers and a vector of big ones.
     * The matrix has a implicit leading row [1 0 ... 0] and an implicit trailing row [0 ... 0 1].
     * @param m The matrix.
     * @param v The vector.
     * @return m v
     */
    private BigInt[] transform(int[][] m, BigInt[] v) {
        BigInt[] b = new BigInt[m.length + 2];
        b[0] = v[0];
        for (int i = 0; i < m.length; i++) {
            BigInt s = ZERO;
            for (int j = 0; j < m[i].length; j++) s = s.add(v[j].mulSmall(m[i][j]));
            b[i + 1] = s;
        }
        b[b.length - 1] = v[v.length - 1];

        return b;
    }

    /**
     * Sums the digits of this integer.
     * @return The sum of the digits of this integer.
     */
    public long digsum() {
        long rv = 0;
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            int x = val[off + i];
            while (x > 0) {
                rv += x % 10;
                x /= 10;
            }
        }
        return rv;
    }
}

O grande gargalo é a multiplicação ingênua (60%), seguida pela outra multiplicação (37%) e peneiramento (3%). A digsum()ligação é insignificante.

Desempenho medido com o OpenJDK 7 (64 bits).

Peter Taylor
fonte
Muito agradável. Obrigado.
1

Python 2 (PyPy), 1.134.000 / 486.000 = 2,32

#/!usr/bin/pypy
n=input(); a, b, c=1, 1, 2**((n+2)/4)
for i in range(n-1, n/2, -2): a*=i
for i in range(2, n/4+1): b*=i
print sum(map(int, str(a*c/b)))

Resultado: 1.537.506

Curiosidade: o gargalo do seu código está adicionando os dígitos, não computando o coeficiente binomial.

Dennis
fonte
Por que o python é tão lento ao adicionar dígitos? Você e xnor dizem que sim. Isso me deixou curioso, então eu bati o meu. Chegou em menos de um segundo para a parte da soma (Java).
Geobits
@ Geobits Hmm, curioso. O Java também é capaz de fazer conversões binárias decimais de maneira semelhante com rapidez? Representa números inteiros em binário, certo?
xnor
Esta é uma boa pergunta. Para inteiro / inteiro / longo / longo, eu sei que é binário. Não sei exatamente qual é a representação interna de um BigInteger. Se for decimal, isso definitivamente explicaria por que é lento em matemática, mas rápido para converter em uma string. Pode procurar isso amanhã.
Geobits
@Geobits, a representação interna de BigInteger é de base 2.
Peter Taylor
Sempre presumi que sim, mas isso me fez pensar. Parece que está dividindo em pedaços grandes e convertendo dessa maneira, pelo menos no OpenJDK.
Geobits
1

Java (2.020.000 / 491.000) = 4,11

atualizado, anteriormente 2.24

Java BigIntegernão é o triturador de números mais rápido, mas é melhor que nada.

A fórmula básica para isso parece ser n! / ((n/2)!^2), mas isso parece um monte de multiplicação redundante.

Você pode obter uma aceleração significativa eliminando todos os fatores primos encontrados no numerador e no denominador. Para fazer isso, eu primeiro corro uma simples peneira primária. Então, para cada primo, mantenho uma contagem de que poder precisa ser aumentado. Incremente cada vez que vejo um fator no numerador, diminua para o denominador.

Lido com dois separadamente (e primeiro), já que é fácil contá-los / eliminá-los antes de fatorar.

Feito isso, você tem a quantidade mínima de multiplicações necessária, o que é bom porque a multiplicação do BigInt é lenta .

import java.math.BigInteger;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class CentBiCo {
    public static void main(String[] args) {
        int n = 2020000;
        long time = System.currentTimeMillis();
        sieve(n);
        System.out.println(sumDigits(cbc(n)));
        System.out.println(System.currentTimeMillis()-time);
    }

    static boolean[] sieve;
    static List<Integer> primes;
    static void sieve(int n){
        primes = new ArrayList<Integer>((int)(Math.sqrt(n)));
        sieve = new boolean[n];
        sieve[2]=true;
        for(int i=3;i<sieve.length;i+=2)
            if(i%2==1)
                sieve[i] = true;
        for(int i=3;i<sieve.length;i+=2){
            if(!sieve[i])
                continue;
            for(int j=i*2;j<sieve.length;j+=i)
                sieve[j] = false;
        }
        for(int i=2;i<sieve.length;i++)
            if(sieve[i])
                primes.add(i);
    }

    static int[] factors;
    static void addFactors(int n, int flip){
        for(int k=0;primes.get(k)<=n;){
            int i = primes.get(k);
            if(n%i==0){
                factors[i] += flip;
                n /= i;
            } else {
                if(++k == primes.size())
                    break;
            }
        }
        factors[n]++;
    }

    static BigInteger cbc(int n){
        factors = new int[n+1];
        int x = n/2;
        for(int i=x%2<1?x+1:x+2;i<n;i+=2)
            addFactors(i,1);
        factors[2] = x;
        for(int i=1;i<=x/2;i++){
            int j=i;
            while(j%2<1 && factors[2] > 1){
                j=j/2;
                factors[2]--;
            }
            addFactors(j,-1);
            factors[2]--;
        }
        BigInteger cbc = BigInteger.ONE;
        for(int i=3;i<factors.length;i++){
            if(factors[i]>0)
                cbc = cbc.multiply(BigInteger.valueOf(i).pow(factors[i]));
        }
        return cbc.shiftLeft(factors[2]);
    }

    static long sumDigits(BigInteger in){
        long sum = 0;
        String str = in.toString();
        for(int i=0;i<str.length();i++)
            sum += str.charAt(i)-'0';
        return sum;
    }
}

Ah, e a soma da saída para n = 2020000 é 2735298, para fins de verificação.

Geobits
fonte