题目描述
请编程实现矩阵乘法，并考虑当矩阵规模较大时的优化方法。
思路分析
根据wikipedia上的介绍：两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵B的列数和另一个矩阵A的行数相等时才能定义。如A是m×n矩阵和B是n×p矩阵，它们的乘积AB是一个m×p矩阵，它的一个元素其中 1 ≤ i ≤ m, 1 ≤ j ≤ p。
值得一提的是，矩阵乘法满足结合律和分配率，但并不满足交换律，如下图所示的这个例子，两个矩阵交换相乘后，结果变了：
下面咱们来具体解决这个矩阵相乘的问题。
解法一、暴力解法
其实，通过前面的分析，我们已经很明显的看出，两个具有相同维数的矩阵相乘，其复杂度为O（n^3），参考代码如下：
1
//
矩阵乘法，3个for循环搞定
2
void Mul(int** matrixA, int** matrixB, int** matrixC)
3{
4for(int i = 0; i < 2; ++i)
5 {
6for(int j = 0; j < 2; ++j)
7 {
8 matrixC[i][j] = 0;
9for(int k = 0; k < 2; ++k)
10 {
11 matrixC[i][j] += matrixA[i][k] * matrixB[k][j];
12 }
13 }
14 }
15 }
解法二、Strassen算法
在解法一中，我们用了3个for循环搞定矩阵乘法，但当两个矩阵的维度变得很大时，O（n^3）的时间复杂度将会变得很大，于是，我们需要找到一种更优的解法。
一般说来，当数据量一大时，我们往往会把大的数据分割成小的数据，各个分别处理。遵此思路，如果丢给我们一个很大的两个矩阵呢，是否可以考虑分治的方法循序渐进处理各个小矩阵的相乘，因为我们知道一个矩阵是可以分成更多小的矩阵的。
如下图，当给定一个两个二维矩阵A B时：
这两个矩阵A B相乘时，我们发现在相乘的过程中，有8次乘法运算，4次加法运算：
矩阵乘法的复杂度主要就是体现在相乘上，而多一两次的加法并不会让复杂度上升太多。故此，我们思考，是否可以让矩阵乘法的运算过程中乘法的运算次数减少，从而达到降低矩阵乘法的复杂度呢？答案是肯定的。
1969年，德国的一位数学家Strassen证明O（N^3）的解法并不是矩阵乘法的最优算法，他做了一系列工作使得最终的时间复杂度降低到了O(n^2.80)。
他是怎么做到的呢？还是用上文A B两个矩阵相乘的例子，他定义了7个变量：
如此，Strassen算法的流程如下：
- 两个矩阵A B相乘时，将A, B, C分成相等大小的方块矩阵：
-
；
- 可以看出C是这么得来的：
-
- 现在定义7个新矩阵（读者可以思考下，这7个新矩阵是如何想到的）：
-
- 而最后的结果矩阵C 可以通过组合上述7个新矩阵得到：
-
表面上看，Strassen算法仅仅比通用矩阵相乘算法好一点，因为通用矩阵相乘算法时间复杂度是
，而Strassen算法复杂度只是
。但随着n的变大，比如当n >> 100时，Strassen算法是比通用矩阵相乘算法变得更有效率。
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#
coding=utf-8
2
#
copyright@zhangwenchi at 2019/9/21
3
import
numpy as np
4
5
6 num_addorsub=0
7 num_mul=0
8 num_assign=0
9 10def read_matrix(file_path):
11 input_matrix = list()
12 with open(file_path, ‘r‘) as f:
13 txt = f.read()
14for line in txt.split(‘n‘):
15 input_matrix.extend(line.split())
16 matrix = [list() for i in range(0, 6)]
17for i in range(0, 6):
18for j in range(0, 6):
19 matrix[i].append(float(input_matrix[i * 6 + j]))
20return matrix
21 22def matrix_add(matrix_a, matrix_b):
23‘‘‘ 24 :param matrix_a:
25 :param matrix_b:
26 :return:matrix_c=matrix_a+matrix_b
27‘‘‘ 28 rows = len(matrix_a) # get numbers of rows 29 columns = len(matrix_a[0]) # get numbers of cols 30 matrix_c = [list() for i in range(rows)] # build matrix 2d list 31for i in range(rows):
32for j in range(columns):
33 matrix_c_temp = matrix_a[i][j] + matrix_b[i][j]
34global num_addorsub,num_assign
35 num_addorsub=num_addorsub+1
36 num_assign = num_assign+1
37 matrix_c[i].append(matrix_c_temp)
38return matrix_c
39 40 41def matrix_minus(matrix_a, matrix_b):
42‘‘‘ 43 :param matrix_a:
44 :param matrix_b:
45 :return:matrix_c=matrix_a-matrix_b
46‘‘‘ 47 rows = len(matrix_a)
48 columns = len(matrix_a[0])
49 matrix_c = [list() for i in range(rows)]
50for i in range(rows):
51for j in range(columns):
52 matrix_c_temp = matrix_a[i][j] - matrix_b[i][j]
53global num_addorsub,num_assign
54 num_addorsub = num_addorsub + 1
55 num_assign=num_assign+1
56 matrix_c[i].append(matrix_c_temp)
57return matrix_c
58 59 60def matrix_divide(matrix_a, row, column):
61‘‘‘ 62 :param matrix_a:
63 :param row:
64 :param column:
65 :return: matrix_b=matrix_a(row,column) to divide matrix_a
66‘‘‘ 67 length = len(matrix_a)
68 matrix_b = [list() for i in range(length // 2)]
69 k = 0
70for i in range((row - 1) * length // 2, row * length // 2):
71for j in range((column - 1) * length // 2, column * length // 2):
72 matrix_c_temp = matrix_a[i][j]
73 matrix_b[k].append(matrix_c_temp)
74 k += 1
75return matrix_b
76 77 78def matrix_merge(matrix_11, matrix_12, matrix_21, matrix_22):
79‘‘‘ 80 :param matrix_11:
81 :param matrix_12:
82 :param matrix_21:
83 :param matrix_22:
84 :return:mariix merged by 4 parts above
85‘‘‘ 86 length = len(matrix_11)
87 matrix_all = [list() for i in range(length * 2)] # build a matrix of double rows 88for i in range(length):
89# for each row. matrix_all list contain row of matrix_11 and matrix_12 90 matrix_all[i] = matrix_11[i] + matrix_12[i]
91for j in range(length):
92# for each row. matrix_all list contain row of matrix_21 and matrix_22 93 matrix_all[length + j] = matrix_21[j] + matrix_22[j]
94return matrix_all
95 96 97def strassen(matrix_a, matrix_b):
98‘‘‘ 99 :param matrix_a:
100 :param matrix_b:
101 :return:matrix_a * matrix_b
102‘‘‘103 rows = len(matrix_a)
104if rows == 1:
105 matrix_all = [list() for i in range(rows)]
106 matrix_all[0].append(matrix_a[0][0] * matrix_b[0][0])
107elif(rows % 2 ==1):
108 matrix_a_np = np.array(matrix_a)
109 matrix_b_np = np.array(matrix_b)
110 matrix_all = np.dot(matrix_a_np,matrix_b_np)
111global num_mul,num_addorsub
112 num_mul = num_mul + 27
113 num_addorsub=num_addorsub + 18
114else:
115# 10 first parts of computing116 s1 = matrix_minus((matrix_divide(matrix_b, 1, 2)), (matrix_divide(matrix_b, 2, 2)))
117 s2 = matrix_add((matrix_divide(matrix_a, 1, 1)), (matrix_divide(matrix_a, 1, 2)))
118 s3 = matrix_add((matrix_divide(matrix_a, 2, 1)), (matrix_divide(matrix_a, 2, 2)))
119 s4 = matrix_minus((matrix_divide(matrix_b, 2, 1)), (matrix_divide(matrix_b, 1, 1)))
120 s5 = matrix_add((matrix_divide(matrix_a, 1, 1)), (matrix_divide(matrix_a, 2, 2)))
121 s6 = matrix_add((matrix_divide(matrix_b, 1, 1)), (matrix_divide(matrix_b, 2, 2)))
122 s7 = matrix_minus((matrix_divide(matrix_a, 1, 2)), (matrix_divide(matrix_a, 2, 2)))
123 s8 = matrix_add((matrix_divide(matrix_b, 2, 1)), (matrix_divide(matrix_b, 2, 2)))
124 s9 = matrix_minus((matrix_divide(matrix_a, 1, 1)), (matrix_divide(matrix_a, 2, 1)))
125 s10 = matrix_add((matrix_divide(matrix_b, 1, 1)), (matrix_divide(matrix_b, 1, 2)))
126# 7 second parts of computing127 p1 = strassen(matrix_divide(matrix_a, 1, 1), s1)
128 p2 = strassen(s2, matrix_divide(matrix_b, 2, 2))
129 p3 = strassen(s3, matrix_divide(matrix_b, 1, 1))
130 p4 = strassen(matrix_divide(matrix_a, 2, 2), s4)
131 p5 = strassen(s5, s6)
132 p6 = strassen(s7, s8)
133 p7 = strassen(s9, s10)
134# 4 final parts of result135 c11 = matrix_add(matrix_add(p5, p4), matrix_minus(p6, p2))
136 c12 = matrix_add(p1, p2)
137 c21 = matrix_add(p3, p4)
138 c22 = matrix_minus(matrix_add(p5, p1), matrix_add(p3, p7))
139 matrix_all = matrix_merge(c11, c12, c21, c22)
140global num_assign
141 num_assign =num_assign+22
142return matrix_all
143144145def main():
146# read data147 A = read_matrix(‘matrixA.txt‘)
148 B = read_matrix(‘matrixB.txt‘)
149150# compute A*B151 C = strassen(A,B)
152print("nResult of matrix givenn",np.array(C))
153154# verificate A*B155 C_verification=np.dot(A,B)
156print("nSubtract from standard resultsn",np.array((C-C_verification),dtype=int))
157158# statistical data159print("nfrequency of add/sub",num_addorsub)
160print("frequency of assign", num_assign)
161print("frequency of mul", num_mul)
162163 new_matrixA = np.random.random_integers(-5,5,size=(8, 8))
164print("nRandom Matrix A:n", new_matrixA)
165 new_matrixB = np.random.random_integers(-5,5,size=(8, 8))
166print("nRandom Matrix B:n", new_matrixB)
167168 AdotB=strassen(new_matrixA, new_matrixB)
169print("n A*B Result of matrixs by generate randomlyn",np.array(AdotB))
170171 BdotA = strassen(new_matrixB, new_matrixA)
172print("n B*A Result of matrixs by generate randomlyn", np.array(BdotA))
173174 result=new_matrixA
175for i in range(0,2019):
176 result=strassen(result,new_matrixA)
177print("n A^2019 Result of matrixs by generate randomlyn",np.array(result))
178if__name__ == ‘__main__‘:
179 main()
对以下要求，计算结果为：
性能分析：
数据取600位上界，即超过10分钟跳出。可以看到使用Strassen算法时，耗时不但没有减少，反而剧烈增多，在n=700时计算时间就无法忍受。仔细研究后发现，采用Strassen算法作递归运算，需要创建大量的动态二维数组，其中分配堆内存空间将占用大量计算时间，从而掩盖了Strassen算法的优势。于是对Strassen算法做出改进，设定一个界限。当n<界限时，使用普通法计算矩阵，而不继续分治递归。
改进后算法优势明显，就算时间大幅下降。之后，针对不同大小的界限进行试验。在初步试验中发现，当数据规模小于1000时，下界S法的差别不大，规模大于1000以后，n取值越大，消耗时间下降。最优的界限值在32～128之间。
因为计算机每次运算时的系统环境不同（CPU占用、内存占用等），所以计算出的时间会有一定浮动。虽然这样，试验结果已经能得出结论Strassen算法比常规法优势明显。使用下界法改进后，在分治效率和动态分配内存间取舍，针对不同的数据规模稍加试验可以得到一个最优的界限。
小结：
1）采用Strassen算法作递归运算，需要创建大量的动态二维数组，其中分配堆内存空间将占用大量计算时间，从而掩盖了Strassen算法的优势
2）于是对Strassen算法做出改进，设定一个界限。当n<界限时，使用普通法计算矩阵，而不继续分治递归。需要合理设置界限，不同环境（硬件配置）下界限不同
3）矩阵乘法一般意义上还是选择的是朴素的方法，只有当矩阵变稠密，而且矩阵的阶数很大时，才会考虑使用Strassen算法。
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原文：https://www.cnblogs.com/wind-chaser/p/11559525.html
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