陣列與矩陣函式操作

2021-09-11 00:25:56 字數 1320 閱讀 1888

(for acmer : 道路千萬條,別走這一條)

優點 :七次乘法和十八次加法完成運算

基於遞迴分治策略

缺點 :不穩定,佔記憶體大

邏輯實現

p1 = (a11 + a22)(b11 + b22)

p2 = (a21 + a22) * b11

p3 = a11 * (b12 - b22)

p4 = a22 * (b21 - b11)

p5 = (a11 + a12) * b22

p6 = (a21 - a11) * (b11 + b22)

p7 = (a12 - a22) * (b21 + b22)

c11 = p1 + p4 - p5 +p7

c12 = p3 + p5

c21 = p2 + p4

c22 = p1 + p3 - p2 + p6

函式實現

void strassen()

看起來些許高深,其實不算太難。

參考 coppersimith - windograd 演算法

或參考coppersimith – windograd 演算法

推薦 矩陣的快速演算法

函式實現

int product ()

for(i = 0; i < kmr; i++)

}

void inverse(float mat[10],int r, int c)

b[i][i] = 1;

}for(k = 0; k < r; k++)}}

}for(i = 0; i < r; i++)

for(i = 0; i < c; i++)

} clrscr(); 如編譯器不通過可換為system("cls")

上三角矩陣

void triu(int m[3], int rows, int cols )

printf("\n");

}}嚴格上三角矩陣(將條件j<i改為 <=)

#includevoid triu(int m[3], int rows, int cols )

printf("\n");

}}

void toeplitz(int rows[10],int cols[10], int r, int c)

for(i = 0; i < r; i++)

}

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