前缀和变化
Prefix sum variation
我正在尝试并行化某些执行递归线性方程的软件。我认为其中一些可能会被改编成前缀和。下面是我正在处理的方程式的几个例子。
标准前缀和定义为:
y[i] = y[i-1] + x[i]
我感兴趣的一个方程看起来像前缀和,但有一个乘法:
y[i] = A*y[i-1] + x[i]
另一个有更深层次的递归:
y[i] = y[i-1] + y[i-2] + x[i]
除了解决这两个变体的方法之外,我想知道是否有资源涵盖如何将上述问题调整为前缀和形式。或者更一般地说,adopting/adapting 前缀和的技术使其更加灵活。
(1)
y[i] = A*y[i-1] + x[i]
可以写成
y[z] = A^z * y[0] + Sum(A^(z-j) * x[j])
,where j E [z,1].
A^z * y[0]
可以计算在O(log(z))
Sum(A^(z-j) * x[j])
可以计算在O(z)
.
如果事先知道序列的最大大小(例如max
),那么您可以预先计算x
的修改后的前缀和数组为
prefix_x[i] = A*prefix_x[i-1] + x[i]
then Sum(A^(z-j) * x[j]) is simply prefix_x[z]
and the query becomes O(1) with O(max) precomputation.
(2)
y[i] = y[i-1] + y[i-2] + x[i]
可以写成
y[z] = (F[z] * y[1] + F[z-1] * y[0]) + Sum(F[z-j+1] * x[j])
,where j E [z,2] and F[x] = xth fibonaci number
(F[z] * y[1] + F[z-1] * y[0])
可以计算在O(log(z))
Sum(F[z-j+1] * x[j])
可以计算在O(z)
.
如果序列的最大大小事先已知(比如max
),那么你可以预先计算一个修改后的x的前缀和数组为
prefix_x[i] = prefix_x[i-1] + prefix_x[i-2] + x[i]
then Sum(F[z-j+1] * x[j]) is simply prefix_x[z]
and the query becomes O(1) with O(max) precomputation.
我正在尝试并行化某些执行递归线性方程的软件。我认为其中一些可能会被改编成前缀和。下面是我正在处理的方程式的几个例子。
标准前缀和定义为:
y[i] = y[i-1] + x[i]
我感兴趣的一个方程看起来像前缀和,但有一个乘法:
y[i] = A*y[i-1] + x[i]
另一个有更深层次的递归:
y[i] = y[i-1] + y[i-2] + x[i]
除了解决这两个变体的方法之外,我想知道是否有资源涵盖如何将上述问题调整为前缀和形式。或者更一般地说,adopting/adapting 前缀和的技术使其更加灵活。
(1)
y[i] = A*y[i-1] + x[i]
可以写成
y[z] = A^z * y[0] + Sum(A^(z-j) * x[j])
,where j E [z,1].
A^z * y[0]
可以计算在O(log(z))
Sum(A^(z-j) * x[j])
可以计算在O(z)
.
如果事先知道序列的最大大小(例如max
),那么您可以预先计算x
的修改后的前缀和数组为
prefix_x[i] = A*prefix_x[i-1] + x[i]
then Sum(A^(z-j) * x[j]) is simply prefix_x[z]
and the query becomes O(1) with O(max) precomputation.
(2)
y[i] = y[i-1] + y[i-2] + x[i]
可以写成
y[z] = (F[z] * y[1] + F[z-1] * y[0]) + Sum(F[z-j+1] * x[j])
,where j E [z,2] and F[x] = xth fibonaci number
(F[z] * y[1] + F[z-1] * y[0])
可以计算在O(log(z))
Sum(F[z-j+1] * x[j])
可以计算在O(z)
.
如果序列的最大大小事先已知(比如max
),那么你可以预先计算一个修改后的x的前缀和数组为
prefix_x[i] = prefix_x[i-1] + prefix_x[i-2] + x[i]
then Sum(F[z-j+1] * x[j]) is simply prefix_x[z]
and the query becomes O(1) with O(max) precomputation.