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  大数阶乘的计算(四)            【字体:
大数阶乘的计算(四)
作者:佚名    文章来源:不详    点击数:    更新时间:2007-7-1    

看了northwolves 的文章大数阶乘的计算(三) http://dev.csdn.net/article/28/28432.shtm 很有启发,联想起以前自己编写过一个类似的函数,方法与其差不多,都是动态数组的增位保存方式。
正在装载数据……
效率上比northwolves兄要差一些,大约相差50%;当时以为是最快的阶乘算法了,所以看到这篇文章很是钦佩!

不过,我总觉得,这个算法还有可优化的余地,于是,又重新做了点新尝试,不想大获成功,效率比大数阶乘的计算(三)一下子又提高了5倍多,而且算法简单得惊人,故不敢独吞,赶紧贴出与大家共享。

Option Explicit
Private Function cacl(num As Long) As String
Dim numlen As Long, last As Long, x As Long
Dim i As Long, m As Long, n As Long
Dim result() As Long, starttime As Single
numlen = 1
starttime = Timer
ReDim result(1 To numlen)
result(1) = 1
x = 1
Do While x <= num
   last = 0
   For i = 1 To numlen
        m = result(i) * x + last
        result(i) = m Mod 10
        last = m \ 10
   Next
   If last > 0 Then
        n = Len(CStr(last))
        ReDim Preserve result(1 To numlen + n)
        For i = 1 To n
            result(numlen + i) = last Mod 10
            last = last \ 10
        Next
        numlen = UBound(result)
   End If
   x = x + 1
Loop
ReDim s(1 To numlen)
For i = 1 To numlen
s(i) = result(numlen + 1 - i)
Next
cacl = Join(s, "")
Debug.Print num & "! : 用时 "; Timer - starttime & " 秒, 结果 " & numlen & " 位"
End Function

Private Sub Command1_Click()
Dim i As Long
For i = 1 To 10
cacl i * 100
Next
'For i = 1 To 10
'cacl i * 1000
'Next
End Sub

输出结果:(我的机器在运行计算(三)时,与其结果相当,所以应是与northwolves兄,同档次的机器)

100! : 用时 0 秒, 结果 158 位
200! : 用时 1.171875E-02 秒, 结果 375 位
300! : 用时 3.515625E-02 秒, 结果 615 位
400! : 用时 4.296875E-02 秒, 结果 869 位
500! : 用时 8.203125E-02 秒, 结果 1135 位
600! : 用时 .1054688 秒, 结果 1409 位
700! : 用时 .15625 秒, 结果 1690 位
800! : 用时 .1992188 秒, 结果 1977 位
900! : 用时 .2617188 秒, 结果 2270 位
1000! : 用时 .3632813 秒, 结果 2568 位
2000! : 用时 1.53125 秒, 结果 5736 位
3000! : 用时 3.75 秒, 结果 9131 位
4000! : 用时 7.171875 秒, 结果 12674 位
5000! : 用时 11.45313 秒, 结果 16326 位
6000! : 用时 16.41016 秒, 结果 20066 位
7000! : 用时 22.83984 秒, 结果 23878 位
8000! : 用时 30.375 秒, 结果 27753 位
9000! : 用时 41.75 秒, 结果 31682 位
10000! : 用时 54.57813 秒, 结果 35660 位

这次输出慢了些,因为我在第一次测试10000!时,只用了47秒。不知会不会还有更快的算法。

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