基于John Carmark密碼詳解
有人在Quake III的源代碼里面發(fā)現(xiàn)這么一段用來求平方根的代碼:
/*================SquareRootFloat================*/
float SquareRootFloat(float number) {
long i;
float x, y;
const float f = 1.5F;
x = number * 0.5F;
y = number;
i = * ( long * ) &y;
i = 0x5f3759df - ( i >> 1 ); //注意這一行
y = * ( float * ) &i;
y = y * ( f - ( x * y * y ) );
y = y * ( f - ( x * y * y ) );
return number * y;
}
x5f3759df? 這是個(gè)什么東西? 學(xué)過數(shù)值分析就知道,算法里面求平方根一般采用
的是無限逼近的方法,比如牛頓迭代法,抱歉當(dāng)年我數(shù)值分析學(xué)的太爛,也講不清楚
。簡單來說比如求5的平方根,選一個(gè)猜測(cè)值比如2,那么我們可以這么算
/2 = 2.5; 2.5+2/2 = 2.25; 5/2.25 = xxx; 2.25+xxx/2 = xxxx ...
這樣反復(fù)迭代下去,結(jié)果必定收斂于sqrt(5),沒錯(cuò),一般的求平方根都是這么算的
。而卡馬克的不同之處在于,他選擇了一個(gè)神秘的猜測(cè)值0x5f3759df作為起始,使得
整個(gè)逼近過程收斂速度暴漲,對(duì)于Quake III所要求的精度10的負(fù)三次方,只需要一
次迭代就能夠得到結(jié)果。
好吧,如果這還不算牛b,接著看。
普渡大學(xué)的數(shù)學(xué)家Chris Lomont看了以后覺得有趣,決定要研究一下卡馬克弄出來的
這個(gè)猜測(cè)值有什么奧秘。Lomont也是個(gè)牛人,在精心研究之后從理論上也推導(dǎo)出一個(gè)
最佳猜測(cè)值,和卡馬克的數(shù)字非常接近, 0x5f37642f。卡馬克真牛,他是外星人嗎?
傳奇并沒有在這里結(jié)束。Lomont計(jì)算出結(jié)果以后非常滿意,于是拿自己計(jì)算出的起始
值和卡馬克的神秘?cái)?shù)字做比賽,看看誰的數(shù)字能夠更快更精確的求得平方根。結(jié)果是
卡馬克贏了... 誰也不知道卡馬克是怎么找到這個(gè)數(shù)字的。
最后Lomont怒了,采用暴力方法一個(gè)數(shù)字一個(gè)數(shù)字試過來,終于找到一個(gè)比卡馬克數(shù)
字要好上那么一丁點(diǎn)的數(shù)字,雖然實(shí)際上這兩個(gè)數(shù)字所產(chǎn)生的結(jié)果非常近似,這個(gè)暴
力得出的數(shù)字是0x5f375a86。
Lomont為此寫下一篇論文,"Fast Inverse Square Root"。
我把這個(gè)函數(shù)用C#就行了一下改寫:
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;
namespace ConsoleApplication1
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Console.WriteLine("Carmark's method:");
Console.WriteLine(SquareRootFloat(3.0f).ToString());
Console.WriteLine("Use Math.Sqrt() method:");
Console.WriteLine(((float)Math.Sqrt(3.0)).ToString());
Console.Read();
}
private static float SquareRootFloat(float number)
{
long i;
float x, y;
const float f = 1.5F;
x = number * 0.5F;
y = number;
unsafe
{
i = * ( long * ) &y;
i = 0x5f3759df - ( i >> 1 ); //注意這一行
y = * ( float * ) &i;
}
y = y * ( f - ( x * y * y ) );
y = y * ( f - ( x * y * y ) );
return number * y;
}
}
}
第32、33行用了兩次牛頓迭代法,以達(dá)到一定的精度,當(dāng)然你也可以自己控制精度,求出來的是y的平方根的倒數(shù),所以最后返回為number*y.
SquareRootFloat函數(shù)最關(guān)鍵的一句就是 i=0x5f3759df-(i>>1);
以下是對(duì)它的部分解釋:
牛頓迭代法最關(guān)鍵的地方在于估計(jì)第一個(gè)近似根。如果該近似根與真根足夠靠近的話,那么只需要少數(shù)幾次迭代,就可以得到滿意的解。
接著,我們要設(shè)法估計(jì)第一個(gè)近似根。這也是上面的函數(shù)最神奇的地方。它通過某種方法算出了一個(gè)與真根非常接近的近似根,因此它只需要使用一次迭代過程就獲得了較滿意的解。它是怎樣做到的呢?所有的奧妙就在于這一行:
i = 0x5f3759df - (i >> 1); // 計(jì)算第一個(gè)近似根
超級(jí)莫名其妙的語句,不是嗎?但仔細(xì)想一下的話,還是可以理解的:float類型的數(shù)據(jù)在32位系統(tǒng)上是這樣表示的。
bits:31 30 ... 031:符號(hào)位30-23:共8位,保存指數(shù)(E)22-0:共23位,保存尾數(shù)(M)
所以,32位的浮點(diǎn)數(shù)用十進(jìn)制實(shí)數(shù)表示就是:M*2^E。開根然后倒數(shù)就是:M^(-1/2)*2^(-E/2)?,F(xiàn)在就十分清晰了。語句i>>1其工作就是將指數(shù)除以2,實(shí)現(xiàn)2^(E/2)的部分。而前面用一個(gè)常數(shù)減去它,目的就是得到M^(1/2)同時(shí)反轉(zhuǎn)所有指數(shù)的符號(hào)。
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