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Given two numbers represented as strings, return multiplication of the numbers as a string.
Note: The numbers can be arbitrarily large and are non-negative
大整数乘法
我们以289*785为例
首先我们把每一位相乘,得到一个没有进位的临时结果,如图中中间的一行红色数字就是临时结果,然后把临时结果从低位起依次进位。对于一个m位整数乘以n位整数的结果,最多只有m+n位。 本文地址
注意:结果中需要去掉前导0,还需要注意结果为0的情况
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Solution { public : string multiply(string num1, string num2) { int
n1 = num1.size(), n2 = num2.size(); vector< int > tmpres(n1+n2, 0); int
k = n1 + n2 - 2; for ( int
i = 0; i < n1; i++) for ( int
j = 0; j < n2; j++) tmpres[k-i-j] += (num1[i]- ‘0‘ )*(num2[j]- ‘0‘ ); int
carryBit = 0; for ( int
i = 0; i < n1+n2; i++) //处理进位 { tmpres[i] += carryBit; carryBit = tmpres[i] / 10; tmpres[i] %= 10; } int
i = k+1; while (tmpres[i] == 0)i--; //去掉乘积的前导0 if (i < 0) return
"0" ; //注意乘积为0的特殊情况 string res; for (; i >= 0; i--) res.push_back(tmpres[i] + ‘0‘ ); return
res; } }; |
上述算法的复杂度为O(n^2)(假设整数长度为n)
另外更高效的计算大整数乘法一般有:(1)karatsuba算法,复杂度为3nlog3≈3n1.585,可以参考百度百科、面试题——大整数乘法、乘法算法-Karatsuba算法。(2)基于FFT(快速傅里叶变换)的算法,复杂度为o(nlogn), 可以参考FFT, 卷积, 多项式乘法, 大整数乘法
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