У меня есть эти 2 функции для поиска левого пустого пространства матрицы над GF(2) для алгоритма факторизации квадратичного решета по списку целых чисел (каждое из которых представляет собой битовый массив):
import random
import time
def print_mat(m, n):
for v in m:
print(f"{v:0{n}b}")
def solve_bits_msb(mat, n):
# GAUSSIAN ELIMINATION
m = len(mat)
marks = []
cur = -1
# m -> number of primes in factor base
# n -> number of smooth relations
mark_mask = 0
for row in mat:
if cur % 100 == 0:
print("", end=f"{cur, m}\r")
cur += 1
bl = row.bit_length()
msb = bl - 1
if msb == -1:
continue
marks.append(n - bl)
mark_mask |= 1
Подробнее здесь: [url]https://stackoverflow.com/questions/79326135/very-similar-functions-have-noticeably-different-running-times[/url]
У меня есть эти 2 функции для поиска левого пустого пространства матрицы над GF(2) для алгоритма факторизации квадратичного решета по списку целых чисел (каждое из которых представляет собой битовый массив): [code]import random import time
def print_mat(m, n): for v in m: print(f"{v:0{n}b}")
def solve_bits_msb(mat, n):
# GAUSSIAN ELIMINATION m = len(mat) marks = [] cur = -1 # m -> number of primes in factor base # n -> number of smooth relations mark_mask = 0 for row in mat: if cur % 100 == 0: print("", end=f"{cur, m}\r") cur += 1 bl = row.bit_length() msb = bl - 1 if msb == -1: continue marks.append(n - bl) mark_mask |= 1
Мобильная версия