Strassen矩阵算法分析及其实现

Riddick

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算法 J#C C++C#

对于矩阵乘法 C = A × B，通常的做法是将矩阵进行分块相乘，如下图所示：

从上图可以看出这种分块相乘总共用了8次乘法，当然对于子矩阵相乘（如A0×B0），还可以继续递归使用分块相乘。对于中小矩阵来说，很适合使用这种分块乘法，但是对于大矩阵来说，递归的次数较多，如果能减少每次分块乘法的次数，那么性能将可以得到很好的提高。

Strassen矩阵乘法就是采用了一个简单的运算技巧，将上面的8次矩阵相乘变成了7次乘法，看别小看这减少的1次乘法，因为每递归1次，性能就提高了1/8，比如对于1024*1024的矩阵，第1次先分解成7次512*512的矩阵相乘，对于512*512的矩阵，又可以继续递归分解成256*256的矩阵相乘，…，一直递归下去，假设分解到64*64的矩阵大小后就不再递归，那么所花的时间将是分块矩阵乘法的(7/8) * (7/8) * (7/8) * (7/8) = 0.586倍，提高了快接近一倍。当然这是理论上的值，因为实际上strassen乘法增加了其他运算开销，实际性能会略低一点。

下面就是Strassen矩阵乘法的实现方法，

M1 = (A0 + A3) × (B0 + B3)

M2 = (A2 + A3) × B0

M3 = A0 × (B1 - B3)

M4 = A3 × (B2 - B0)

M5 = (A0 + A1) × B3

M6 = (A2 - A0) × (B0 + B1)

M7 = (A1 - A3) × (B2 + B3)

C0 = M1 + M4 - M5 + M7

C1 = M3 + M5

C2 = M2 + M4

C3 = M1 - M2 + M3 + M6

在求解M1,M2,M3,M4,M5,M6,M7时需要使用7次矩阵乘法，其他都是矩阵加法和减法。

下面看看Strassen矩阵乘法的串行实现伪代码：

Serial_StrassenMultiply(A, B, C)

{

T1 = A0 + A3;

T2 = B0 + B3;

StrassenMultiply(T1, T2, M1);

T1 = A2 + A3;

StrassenMultiply(T1, B0, M2);

T1 = (B1 - B3);

StrassenMultiply (A0, T1, M3);

T1 = B2 - B0;

StrassenMultiply(A3, T1, M4);

T1 = A0 + A1;

StrassenMultiply(T1, B3, M5);

T1 = A2 – A0;

T2 = B0 + B1;

StrassenMultiply(T1, T2, M6);

T1 = A1 – A3;

T2 = B2 + B3;

StrassenMultiply(T1, T2, M7);

C0 = M1 + M4 - M5 + M7

C1 = M3 + M5

C2 = M2 + M4

C3 = M1 - M2 + M3 + M6

}

由上可见，Strassen矩阵乘法是通过递归实现的，它将一般情况下二阶矩阵乘法（可扩展到n阶，但Strassen矩阵乘法要求n是2的幂）所需的8次乘法降低为7次，其C++实现代码如下：

#include <iostream>

using namespace std;

const int N = 6;     //Define the size of the Matrix
  
template<typename T>
void Strassen(int n, T A[][N], T B[][N], T C[][N]); 

template<typename T>
void input(int n, T p[][N]);

template<typename T>
void output(int n, T C[][N]);

int main() {
    //Define three Matrices
    int A[N][N],B[N][N],C[N][N];    
    
    //对A和B矩阵赋值，随便赋值都可以，测试用
    for(int i=0; i<N; i++) {
       for(int j=0; j<N; j++) {
          A[i][j] = i * j;
          B[i][j] = i * j;   
       }        
    }
    
    //调用Strassen方法实现C=A*B
    Strassen(N, A, B, C);
    
    //输出矩阵C中值
    output(N, C);
    
    system("pause");
    return 0;
}

/**The Input Function of Matrix*/
template<typename T>
void input(int n, T p[][N]) {
     for(int i=0; i<n; i++) {
        cout<<"Please Input Line "<<i+1<<endl;
        for(int j=0; j<n; j++) {
           cin>>p[i][j];
        }        
     }
}

/**The Output Fanction of Matrix*/
template<typename T>
void output(int n, T C[][N]) {
     cout<<"The Output Matrix is :"<<endl;
     for(int i=0; i<n; i++) {
        for(int j=0; j<n; j++) {
           cout<<C[i][j]<<" "<<endl;        
        }        
     }     
}

/**Matrix Multiplication as the normal algorithm*/
template<typename T>
void Matrix_Multiply(T A[][N], T B[][N], T C[][N]) {  //Calculating A*B->C
     for(int i=0; i<2; i++) {
        for(int j=0; j<2; j++) {
           C[i][j] = 0;      
           for(int t=0; t<2; t++) {
              C[i][j] = C[i][j] + A[i][t]*B[t][j];        
           }  
        }        
     }
}

/**Matrix Addition*/
template <typename T>
void Matrix_Add(int n, T X[][N], T Y[][N], T Z[][N]) {
     for(int i=0; i<n; i++) {
        for(int j=0; j<n; j++) {
           Z[i][j] = X[i][j] + Y[i][j];        
        }        
     }     
}

/**Matrix Subtraction*/
template <typename T>
void Matrix_Sub(int n, T X[][N], T Y[][N], T Z[][N]) {
     for(int i=0; i<n; i++) {
        for(int j=0; j<n; j++) {
           Z[i][j] = X[i][j] - Y[i][j];        
        }        
     }     
}

/**
* 参数n指定矩阵A,B,C的阶数，因为随着递归调用Strassen函数
* 矩阵A,B,C的阶数是递减的N只是预留足够空间而已
*/
template <typename T> 
void Strassen(int n, T A[][N], T B[][N], T C[][N]) {
     T A11[N][N], A12[N][N], A21[N][N], A22[N][N];
     T B11[N][N], B12[N][N], B21[N][N], B22[N][N];     
     T C11[N][N], C12[N][N], C21[N][N], C22[N][N];
     T M1[N][N], M2[N][N], M3[N][N], M4[N][N], M5[N][N], M6[N][N], M7[N][N];
     T AA[N][N], BB[N][N];
     
     if(n == 2) {  //2-order
        Matrix_Multiply(A, B, C);     
     } else {
        //将矩阵A和B分成阶数相同的四个子矩阵，即分治思想。
        for(int i=0; i<n/2; i++) {
           for(int j=0; j<n/2; j++) {
              A11[i][j] = A[i][j];
              A12[i][j] = A[i][j+n/2];
              A21[i][j] = A[i+n/2][j];
              A22[i][j] = A[i+n/2][j+n/2];
              
              B11[i][j] = B[i][j];
              B12[i][j] = B[i][j+n/2];
              B21[i][j] = B[i+n/2][j];
              B22[i][j] = B[i+n/2][j+n/2];    
           }        
        }  
        
        //Calculate M1 = (A0 + A3) × (B0 + B3)
        Matrix_Add(n/2, A11, A22, AA);
        Matrix_Add(n/2, B11, B22, BB);
        Strassen(n/2, AA, BB, M1);
        
        //Calculate M2 = (A2 + A3) × B0
        Matrix_Add(n/2, A21, A22, AA);
        Strassen(n/2, AA, B11, M2);
        
        //Calculate M3 = A0 × (B1 - B3)
        Matrix_Sub(n/2, B12, B22, BB);
        Strassen(n/2, A11, BB, M3);
        
        //Calculate M4 = A3 × (B2 - B0)
        Matrix_Sub(n/2, B21, B11, BB);
        Strassen(n/2, A22, BB, M4);
        
        //Calculate M5 = (A0 + A1) × B3
        Matrix_Add(n/2, A11, A12, AA);
        Strassen(n/2, AA, B22, M5);
        
        //Calculate M6 = (A2 - A0) × (B0 + B1)
        Matrix_Sub(n/2, A21, A11, AA);
        Matrix_Add(n/2, B11, B12, BB);
        Strassen(n/2, AA, BB, M6);
        
        //Calculate M7 = (A1 - A3) × (B2 + B3)
        Matrix_Sub(n/2, A12, A22, AA);
        Matrix_Add(n/2, B21, B22, BB);
        Strassen(n/2, AA, BB, M7);
        
        //Calculate C0 = M1 + M4 - M5 + M7
        Matrix_Add(n/2, M1, M4, AA);
        Matrix_Sub(n/2, M7, M5, BB);
        Matrix_Add(n/2, AA, BB, C11);
        
        //Calculate C1 = M3 + M5
        Matrix_Add(n/2, M3, M5, C12);
        
        //Calculate C2 = M2 + M4
        Matrix_Add(n/2, M2, M4, C21);
        
        //Calculate C3 = M1 - M2 + M3 + M6
        Matrix_Sub(n/2, M1, M2, AA);
        Matrix_Add(n/2, M3, M6, BB);
        Matrix_Add(n/2, AA, BB, C22);
        
        //Set the result to C[][N]
        for(int i=0; i<n/2; i++) {
           for(int j=0; j<n/2; j++) {
              C[i][j] = C11[i][j];
              C[i][j+n/2] = C12[i][j];
              C[i+n/2][j] = C21[i][j];
              C[i+n/2][j+n/2] = C22[i][j];        
           }        
        }
     }
}

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C++中的FILL和MEMSET(zzl) | ACM练习建议(zz)

2009-12-11 15:35
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