首页

▼ 算法合集

▼ 加密算法

▼ 凯撒密码

凯撒密码

▼ Hill密码算法

Hill密码算法

▼ 多项式哈希算法

多项式哈希算法

▼ Rail Fence Cipher

Rail Fence Cipher

▼ Graph算法

▼ 关节点

关节点

▼ Bellman-Ford算法

Bellman-Ford算法

▼ 广度优先搜索

广度优先搜索

▼ GraphBridges

桥接模式

▼ 深度优先搜索

深度优先搜索

▼ 检测循环

检测循环

▼ Dijkstra算法

Dijkstra算法

▼ Eulerian Path

欧拉路径

▼ Floyd-Warshall算法

Floyd-Warshall算法

▼ HamiltonianCycle

Hamiltonian Cycle

▼ Kruskal算法

Kruskal算法

▼ Prim算法

Prim算法

▼ 强连通分量

强连通分量

▼ 拓扑排序

拓扑排序

▼ Travelling Salesman Problem

Travelling Salesman

▼ 图像处理算法

▼ Seam Carving算法

内容感知缩放算法

▼ 链表

▼ 反向遍历

反向遍历

▼ GraphTraversal

GraphTraversal

▼ 数学算法

▼ 二进制浮点数

BinaryFloatingPoint

▼ 位操作

位操作算法

▼ 复数

复数

▼ 欧几里得算法

Euclidean Algorithm

▼ Euclidean Distance

欧几里得距离

▼ 阶乘算法

阶乘算法

▼ 快速幂算法

快速幂算法

▼ Fibonacci数列

斐波那契数列

▼ 傅里叶变换

Fourier变换

▼ Horner法

霍纳法则

▼ 整数划分

整数划分

▼ 判断是否为2的幂

判断是否为2的幂

▼ 最小公倍数

最小公倍数

▼ Liu Hui

Liu Hui

▼ 矩阵

Matrix

▼ Pascal三角形

Pascal三角形

▼ Primality Test

素数测试

▼ 质因数

质因数

▼ 弧度计算

弧度计算

▼ 埃拉托色尼筛法

埃拉托色尼筛法

▼ SquareRoot

SquareRoot

▼ MachineLearning

▼ K均值算法

K均值算法

▼ K近邻算法

K近邻算法

▼ 搜索算法

▼ 二分查找算法

二分查找

▼ 插值搜索算法

插值搜索算法

▼ 跳跃搜索算法

跳跃搜索算法

▼ 线性搜索

线性搜索算法

▼ 集合

▼ 笛卡尔积

笛卡尔积

▼ 组合总和

组合总和

▼ 组合算法

组合算法

▼ Fisher-Yates洗牌算法

Fisher-Yates洗牌算法

▼ 背包问题

背包问题

▼ 最长公共子序列

最长公共子序列

▼ 最长递增子序列

最长递增子序列

▼ 最大子数组

最大子数组

▼ 排列组合

排列组合

▼ 幂集

幂集算法

▼ 最短公共超序列

最短公共超序列

▼ Sorting Algorithms

▼ 冒泡排序

冒泡排序

▼ 桶排序算法

桶排序算法

▼ 计数排序算法

计数排序

▼ 堆排序算法

堆排序

▼ 插入排序

插入排序

▼ 归并排序

归并排序

▼ 快速排序算法

快速排序算法

▼ 基数排序

基数排序

▼ 选择排序算法

选择排序算法

▼ 希尔排序

希尔排序

▼ 统计学

▼ 加权随机

加权随机算法

▼ 字符串算法

▼ Hamming距离

Hamming距离

▼ KnuthMorrisPratt算法

Knuth-Morris-Pratt算法

▼ LevenshteinDistance

Levenshtein距离

▼ 最长公共子串

最长公共子串

▼ 回文检测算法

回文检测算法

▼ Rabin-Karp算法

Rabin-Karp算法

▼ 正则表达式匹配

正则表达式匹配

▼ Z算法

Z算法

▼ Tree Data Structure

▼ 广度优先搜索

广度优先搜索

▼ 深度优先搜索

深度优先搜索

▼ 未分类

▼ 最佳买卖股票时机

最佳买卖股票时机

▼ 汉诺塔算法

HanoiTower

▼ 跳跃游戏算法

跳跃游戏

▼ KnightTour

骑士巡逻

▼ N皇后问题

N皇后问题

▼ 雨水收集

雨水收集

▼ 递归楼梯问题

递归楼梯问题

▼ 方阵旋转

方阵旋转

▼ 独特路径

UniquePaths

▼ 数据结构

▼ BloomFilter算法

布隆过滤器

▼ 不相交集数据结构

Disjoint Set

▼ 双向链表

双向链表

▼ Graph

Graph算法

▼ 哈希表

哈希表

▼ Heap数据结构

Heap数据结构

▼ 链表

链表

▼ LRU缓存

LRU缓存

▼ 优先队列

优先队列

▼ 队列

队列

▼ 栈结构

栈结构

▼ Tree Data Structure

树结构

▼ AVL树

AVL树

▼ 二叉搜索树

二叉搜索树

▼ Fenwick树

Fenwick树

▼ 红黑树

红黑树

▼ 线段树

SegmentTree

▼ Trie数据结构

Trie数据结构

哈默尔内方法

在数学中,哈默尔内方法(或称为哈默尔内方案)是一种多项式求值的算法。使用这种方法,只需n次加法和n次乘法就可以评估一个多项式。因此,其存储需求是x的位数n倍。

哈默尔内方法可以基于以下恒等式:

哈默尔内规则

这个恒等式被称为_哈默尔内规则_。

为了解决上述恒等式的右侧部分,对于给定的x,我们首先从内部开始迭代多项式,累积每次迭代的值。经过n次迭代后,n是多项式的阶数,累积的结果给出了多项式的评估。

使用多项式: 4 * x^4 + 2 * x^3 + 3 * x^2 + x^1 + 3,传统上在x = 2处评估它的方法是将其表示为一个数组[3, 1, 3, 2, 4],并遍历它以在累加器中保存每次迭代的值,例如acc += pow(x=2, index) * array[index]。本质上,每个数的幂运算(pow)操作是n-1次乘法。所以,在这种情况下,总共会发生14次操作,包括4次加法和5次乘法,以及5次幂运算(我们假设每个幂是通过重复乘法计算的)。

现在,使用相同场景但采用哈默尔内规则,多项式可以被重写为x * (x * (x * (4 * x + 2) + 3) + 1) + 3,将其表示为[4, 2, 3, 1, 3],可以将第一次迭代保存为acc = arr[0] * (x=2) + arr[1],然后完成对acc的迭代。在相同的场景中使用哈默尔内规则,总共会发生10次操作,仅包括4次加法和4次乘法。

参考文献