乘法运算-快速傅里叶变换

貌似一种新的乘法快速计算方法已经提交论文，理论上可以达到大数乘法的效率极限。

文章链接：多项式乘法到快速傅里叶变换；此文介绍的非常详细，极力推荐。

文章链接：使用快速傅里叶变换计算大整数乘法；快速傅里叶变换，使用算法设计思想中的分治法，降低傅里叶变换的时间复杂度到 O(N logN)。

傅里叶变换，算法的时间复杂度还是 O(N2)。关键在于：直接进行离散傅里叶变换的计算复杂度是 O(N2)。快速傅里叶变换可以计算出与直接计算相同的结果，但只需要 O(N logN) 的计算复杂度。 N logN 和 N2 之间的差别是巨大的。例如，当 N = 106 时，在一个每秒运算百万次的计算机上，粗略地说，它们之间就是占用 30 秒 CPU 时间和两星期 CPU 时间的差别。

快速傅里叶变换的要点如下：一个界长为 N 的离散傅里叶变换可以重新写成两个界长各为 N/2 的离散傅里叶变换之和。其中一个变换由原来 N 个点中的偶数点构成，另一个变换由奇数点构成。这个过程可以递归地进行下去，直到我们将全部数据细分为界长为 1 的变换。

什么是界长为 1 的傅里叶变换呢？它正是把一个输入值复制成它的一个输出值的恒等运算。要实现以上算法，最容易的情况是原始的 N 为 2 的整幂次项，如果数据集的界长不是 2 的幂次时，则可添上一些零值，直到 2 的下一幂次。在这个算法中，每递归一次需 N 阶运算，共需要 log N 次递归，所以快速傅里叶变换算法的时间复杂度是 O(N logN)。

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