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文档简介
长整数运算课程设计详解3.3边界与异常处理除零错误:除法运算前需检查除数是否为0,若为0则抛出异常(如`throwinvalid_argument("Divisionbyzero")`)。输入合法性:字符串转长整数时,需校验每一位是否为数字(除首字符可能为'+'/'-'外),否则视为无效输入。前导零处理:运算后需去除结果的前导零(如`[0,0,5]`应转为`[5]`),但需保留单个零(如`[0]`)。四、测试验证:保障运算的正确性4.1测试用例设计正常用例:覆盖所有运算类型,如`9999+1=____`、`____-1=9999`、`999×99=____`、`1000÷25=40`。边界用例:零参与运算:`0+123=123`、`123-123=0`、`0×456=0`(需避免除以0)。正负混合:`-123+456=333`、`123+(-456)=-333`。超大规模:生成百万位随机数,验证加法/乘法的正确性(可与Python的`int`类型结果对比)。4.2验证方法对比法:用Python的大整数运算作为“金标准”,输入相同参数,对比输出是否一致。自验证法:利用运算的逆操作(如加法的和减去一个加数应等于另一个加数)验证结果。五、优化方向:从可用到高效5.1空间优化:更高基数的存储将基数从10提升至10⁴(如用`int`存储4位十进制数),可将数组长度压缩至原长度的1/4,减少循环次数。需注意:进位/借位时需用`base=____`计算。输入输出时需处理4位分组的补零(如数字`123`需存为`0123`)。5.2时间优化:算法升级乘法:Karatsuba算法(分治)、FFT(快速傅里叶变换)算法(复杂度O(nlogn),但实现复杂)。除法:牛顿迭代法估算商,减少试商次数。幂运算:快速幂(二分法),将O(n)的乘法次数优化至O(logn)。5.3工程优化:内存与并行内存池:预分配内存块,减少动态分配的开销。并行计算:在多核CPU上,将大整数分段运算(如加法的每一段并行求和,最后合并进位)。六、总结:长整数运算的价值与启示长整数运算课程设计的核心挑战,在于数据结构与算法的协同设计——既要突破原生整型的范围限制,又要通过高效算法支撑大规模运算。通过本设计,学习者不仅能掌握大数运算的原理,更能深化对“分治”“模拟”等算法思想的理解,同时锻炼代码的鲁棒性与工程优化能力。在实际应用中,长整数运算已成为区块链、密码学、高性能计算等领域的基础工具,其设计思路也为其他“超范围”数据处理(如大浮点数、大有理数)提供了参
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