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文章目录
📔前言
πππ 一直是一个备受数学界青睐的数字。从古至今，无数的学者都在努力探求着πππ 精确值。🤼♂️从祖冲之到欧拉，📖从圣经到《数理精蕴》，从东至西，历经几千年的发展，特别是在计算机发明之后，对于πππ 的求解可以说是一日千里，现在计算到几十亿位以后已经不值得惊讶。
🧐这篇文章，白晨想带大家去了解利用计算机求解
πππ 的一种方法，其中涉及到 C++，链表，大数四则运算等知识点。我会尽可能详细的讲解每一个难点的实现。
题目参考：
这次我们的最低目标是在3000ms的限制内，实现计算
πππ 到小数点后500位。
📕1.公式选择
首先，如果不清楚如何计算
πππ 的同学可以先参考下面的文章，有助于理解下面的公式选择。
π 是怎么算出来的？
相信大家看完后已经对
πππ 的求法有一定的认识了，所以这里给出几个关于πππ 的几个公式：
我们这里选择第三个公式，为什么呢？
当然是因为第三个公式是题目给出的反正切函数的幂次展开式啦（bushi）
其实是因为第三个公式是线性收敛，平均每计算一次就会得到0.3个有效数字，相比于第四个
arctanxarctanxarctanx泰勒展开公式（莱布尼茨公式）来说，效率上会高出很多，而且最重要的一点是它比较容易实现，递推公式如下：
将其展开就是第三个公式，大家可以对比着看。
关于
arctanxarctanxarctanx泰勒展开计算πππ 可以参考此篇文章：π的计算
反正切函数的幂次展开式的推导具体过程：
📗2.实现难点解析
- 关于大数实现：
这里我们选择 C++ 模板中的 list 类来实现（也可以使用string类等，只要可以进行大数四则运算就可以，这里为了符合题意使用链表），由于
πππ 的整数部分为3，所以我们只需要一位来存储整数部分，也即front存储整数部分，其余小数点以后的位顺次向后连接。
我们的核心目标是要实现：
我们将上面的任务拆开，分解成一个个独立的任务
R ( n ) ∗ n R(n) * n R(n)∗n
这里我们选择模拟竖式乘法：
- 从链表尾结点开始，每个结点的数乘n。
- 结点中只能存放个位数，所以当乘得结果大于等于10，需要保存进位。
- 每次计算乘法时，还需要加上前一个数的进位。
- 循环上述过程，直到头节点。
R ( n ) ∗ n / （ 2 ∗ n + 1 ） R(n) * n/（2*n+1） R(n)∗n/（2∗n+1）
这里我们选择模拟竖式除法：
- 用上面乘法得到的结果除以(2n + 1)。
- 除法与乘法相反，我们要从头节点开始除法。
- 每一位除以(2n + 1)得到的结果就是：(此节点的值 + 上一个结点的余数*10) /(2n + 1)。
- 再保存这个结点除以(2n + 1)后所得的余数。
- 循环上述过程，直到尾节点
此处不再演示，大家可以类比乘法动手模拟一下，其实非常相似，代码也很相似。
S u m ( n + 1 ) = S u m ( n ) + R ( n + 1 ) Sum(n + 1) = Sum(n) + R(n + 1) Sum(n+1)=Sum(n)+R(n+1)
这就是递推公式的最后一步，将上面计算得到的
R(n+1)R(n+1)R(n+1) 加到Sum(n)Sum(n)Sum(n) 上，这其实就是一个大数加法的问题，我们选择模拟竖式加法：
- 从最低位开始， R ( n + 1 ) R(n+1) R(n+1) 与 S u m ( n ) Sum(n) Sum(n) 对应的位相加。
- 相加得到的值如果大于等于10，需要进位。
- 对应位相加得到的结果需要加上进位
- 循环上述过程，直到头节点
此过程与乘法非常相近，在后面的代码实现中我们可以看出。
- 关于链表结点个数
链表结点数代表着小数点后的位数，所以当然是结点越多越精确，但是结点数太多会影响性能。如果我们要实现500位的精确值，我的建议是创建550~600个结点即可。
- 关于要迭代的次数
这里有两种根据所求精度估算大致的迭代的次数的方法：
- 估算精度
intcount(int n){int i =1;double sum =0;int a, b;while(1){ a =2* i +1; b = i; sum = sum +log10(a / b); i++;if(sum > n +1){return i;}}}> 参考文章：数据结构实验1.2—高精度计算PI值（西工大） - 估算有效数字
intcount(int n){double ret =(double)n;return(int)(ret /0.3);}
参考文章：目前求 π 的算法中哪种收敛最快？
以上两种方法都可以使用，根据我在release发布版本的测试下，两种方法没有数量级的差别，所以使用哪一种都可以。
注：如果要提升精度，必须也增大结点个数，不能只增加迭代次数
测试结果：
方法一：
方法二：
📘3.代码实现
#include<time.h>#include<iostream>#include<list>#include<math.h>usingnamespace std;// 估测要计算的次数// 方法一：intcount(int n){int i =1;double sum =0;int a, b;while(1){a =2* i +1;b = i;sum = sum +log10(a / b);i++;if(sum > n +1){return i;}}}// 方法二：intcount(int n){double ret =(double)n;return(int)(ret /0.3);}intmain(){// 定义我们需要多少个结点#define NODE_NUM 550list<int>num(NODE_NUM,0);// 存放R(n)list<int>sum(NODE_NUM,0);// 存放Sum(n)int print;// 所需精度cin >> print;int cnt =count(print);// 所需迭代次数// 我们直接将 R(1) 初始化为2，这样就可以免去后面再统一乘2num.front()=2;sum.front()=2;// 这里循环的 i 就是 n for(int i =1; i <= cnt;++i){int ret =0;// 记录进位，补位情况// 计算R(n + 1)// 计算 R(n) * nfor(list<int>::reverse_iterator cur1 = num.rbegin(); cur1 != num.rend(); cur1++){// 每一位都是本位乘i，再加上进位int val =*cur1 * i + ret;// 保存进位ret = val /10;// 保存本位*cur1 = val %10;}ret =0;// 计算 R(n) * n / (2n + 1)for(list<int>::iterator cur1 = num.begin(); cur1 != num.end(); cur1++){// 除数int div =(i <<1)+1;// 加上前一位的余数int val =*cur1 + ret *10;// 除法，保存本位*cur1 = val / div;// 保存余数ret = val -*cur1 * div;}ret =0;// 计算 sum += R(n + 1)for(auto cur2 = sum.rbegin(), cur1 = num.rbegin(); cur2 != sum.rend(); cur2++, cur1++){// 大数加法int val =*cur1 +*cur2 + ret;*cur2 = val %10;ret = val /10;}}// 打印cout << sum.front()<<'.';list<int>::iterator it = sum.begin();it++;int i =0;while(i < print){cout <<*it;it++;i++;}return0;}
📙后记
这个方法其实还是有改进的细节，比如：
- 将输入输出更换为scanf和printf，因为其实在效率上 cin和cout 比前者慢了几十倍，在输出大型数字时，效率会受影响。
- 公式限制，其实比反正切幂次展开更高效的公式还是很多，这里只是为了实现简单和逻辑清晰而选择了反正切幂次展开，大家有兴趣可以参考下图公式自己去实现。
参考文章：目前求 π 的算法中哪种收敛最快？
这是一个新的系列 ——【算法】，想来想去将这个计算
πππ 的文章放到了【算法】系列的开篇。因为其中确实有不少算法的实现，并且难度不是很大，很适合想学习C++或者算法的入门学习，在探求πππ 的实践中一路学习高数🦄和编程（bushi）。
如果解析有不对之处还请指正，我会尽快修改，多谢大家的包容。
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