我正在尝试产生20个！排列并对其执行一些逻辑运算。我切换到多处理，随着我增加与核心数量成比例的进程数量，性能也随之提高。 我已经将25秒的时间维持了10天！在32核系统上进行计算。 我的最后任务是做20个！在不到2小时的时间内，我正在考虑进行GPU编程。为我应该遵循的方法提供建议
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10! = 3628800
20! = 2432902008176640000
20!/10! = 670442572800
如果需要25秒才能产生10秒！排列，则需要大约670442572800次乘以25秒。这将花费531490年。请查看您的问题。
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每当我执行涉及大量置换的任何操作时，我都会考虑如何避免重新生成生成置换时已经计算出的值。一种这样的方法是使用递归。通过使用递归，您通常可以一次计算前n个可能性，然后将计算值传递给所有其他函数调用而无需重新计算n！次。然后，下一个函数调用处理n-1种可能性，依此类推。这种方法的问题在于，递归本身会给所有函数调用增加相当大的开销，并阻止编译器进行内联+应用进一步的优化。
鉴于您说您有n！排列，我假设您可能正在重新排列n个项目。如果这些排列需要一段时间才能生成每个排列（不仅仅是简单的加/乘之类的东西），您可以考虑做的一件事是（如果可能），生成所有可能的k项排列，即k！ *（20选择k），仍然比20小得多！小k。然后将其存储在哈希表或排序数组之类的东西中，然后查找所有其他值（20-k）！ *（20选择k）排列。如果要搜索某个最佳值，请尝试将每个查询中的值“减去”到查找表中（再次，如果可能的话），如果有条目，则将其作为最佳值。
如果没有有关该问题的更多详细信息，恐怕我没有其他建议。