好吧，我承认我标题党了，不过既然你来了，就认真看下去吧，保证你有收获。
我们平时经常会有一些数据运算的操作，需要调用sqrt，exp，abs等函数，那么时候你有没有想过：这个些函数系统是如何实现的？就拿最常用的sqrt函数来说吧，系统怎么来实现这个经常调用的函数呢？
虽然有可能你平时没有想过这个问题，不过正所谓是“临阵磨枪，不快也光”，你“眉头一皱，计上心来”，这个不是太简单了嘛！
用二分的方法，在一个区间中，每次拿中间数的平方来试验，如果大了，就再试左区间的中间数；如果小了，就再拿右区间的中间数来试。比如求sqrt(16)的结果，你先试（0 16）/2=8，88=64，64比16大，然后就向左移，试（0 8）/2=4，44=16 刚好，你得到了正确的结果 sqrt(16)=4。然后你三下五除二就把程序写出来了：
代码语言：javascript复制float SqrtByBisection(float n) //用二分法
2{
if(n<0) //小于0的按照你需要的处理
return n;
float mid,last;
float low,up;
low=0,up=n;
mid=(low up)/2;
do
{
if(mid*mid>n)
up=mid;
else
low=mid;
last=mid;
mid=(up low)/2;
}while(abs(mid-last) > eps);//精度控制
return mid;
}
然后看看和系统函数性能和精度的差别（其中时间单位不是秒也不是毫秒，而是CPU Tick，不管单位是什么，统一了就有可比性）
从图中可以看出，二分法和系统的方法结果上完全相同，但是性能上整整差了几百倍。为什么会有这么大的区别呢？难道系统有什么更好的办法？难道。。。。哦，对了，回忆下我们曾经的高数课，曾经老师教过我们“牛顿迭代法快速寻找平方根”，或者这种方法可以帮助我们，具体步骤如下：求出根号a的近似值：
- 首先随便猜一个近似值x，
- 然后不断令x等于x和a/x的平均数，迭代个六七次后x的值就已经相当精确了。
例如，我想求根号2等于多少。假如我猜测的结果为4，虽然错的离谱，但你可以看到使用牛顿迭代法后这个值很快就趋近于根号2了： ( 4 2/4 ) / 2 = 2.25 ( 2.25 2/2.25 ) / 2 = 1.56944.. ( 1.56944.. 2/1.56944..) / 2 = 1.42189.. ( 1.42189.. 2/1.42189..) / 2 = 1.41423.. ….
....
这种算法的原理很简单，我们仅仅是不断用(x,f(x))的切线来逼近方程x^2-a=0的根。根号a实际上就是x^2-a=0的一个正实根，这个函数的导数是2x。也就是说，函数上任一点(x,f(x))处的切线斜率是2x。那么，x-f(x)/(2x)就是一个比x更接近的近似值。代入 f(x)=x^2-a得到x-(x^2-a)/(2x)，也就是(x a/x)/2。
相关的代码如下：
代码语言：javascript复制float SqrtByNewton(float x)
2{
float val = x;//最终
float last;//保存上一个计算的值
do
{
last = val;
val =(val x/val) / 2;
}while(abs(val-last) > eps);
return val;
}
然后我们再来看下性能测试：
哇塞，性能提高了很多。可是和系统函数相比，还是有这么大差距，这是为什么呀？想啊想啊，想了很久仍然百思不得其解。突然有一天，我在网上看到一个神奇的方法，于是就有了今天的这篇文章，废话不多说，看代码先：
代码语言：javascript复制float InvSqrt(float x)
2{
float xhalf = 0.5f*x;
int i = *(int*)&x; // get bits for floating VALUE
i = 0x5f375a86- (i>>1); // gives initial guess y0
x = *(float*)&i; // convert bits BACK to float
x = x*(1.5f-xhalf*x*x); // Newton step, repeating increases accuracy
x = x*(1.5f-xhalf*x*x); // Newton step, repeating increases accuracy
x = x*(1.5f-xhalf*x*x); // Newton step, repeating increases accuracy
return 1/x;
}
然后我们最后一次来看下性能测试：
这次真的是质变了，结果竟然比系统的还要好。。。哥真的是震惊了！！！哥吐血了！！！一个函数引发了血案！！！血案，血案。。。
到现在你是不是还不明白那个“鬼函数”，到底为什么速度那么快吗？不急，先看看下面的故事吧：
Quake-III Arena (雷神之锤3)是 90 年代的经典游戏之一。该系列的游戏不但画面和内容不错，而且即使计算机配置低，也能极其流畅地运行。这要归功于它 3D 引擎的开发者约翰-卡马克（John Carmack）。事实上早在90年代初DOS时代，只要能在PC上搞个小动画都能让人惊叹一番的时候，John Carmack就推出了石破天惊的Castle Wolfstein, 然后再接再励，doom, doomII, Quake…每次都把3-D技术推到极致。他的3D引擎代码资极度高效，几乎是在压榨PC机的每条运算指令。当初MS的Direct3D也得听取他的意见，修改了不少API。
最近，QUAKE 的开发商ID SOFTWARE 遵守GPL协议，公开了QUAKE-III的原代码，让世人有幸目睹 Carmack 传奇的 3D 引擎的原码。这是 QUAKE-III 原代码的下载地址：
链接: https://pan.baidu.com/s/1_ULzjp63wOkM0x7sVFlw1Q
提取码: mb8d
我们知道，越底层的函数，调用越频繁。3D引擎归根到底还是数学运算。那么找到最底层的数学运算函数（在game/code/q_math.c）， 必然是精心编写的。里面有很多有趣的函数，很多都令人惊奇，估计我们几年时间都学不完。
在game/code/q_math.c里发现了这样一段代码。它的作用是将一个数开平方并取倒，经测试这段代码比(float)(1.0/sqrt(x))快4倍：
代码语言：javascript复制float Q_rsqrt( float number )
2{
long i;
float x2, y;
const float threehalfs = 1.5F;
x2 = number * 0.5F;
y = number;
// evil floating point bit level hacking
i = * ( long * ) &y;
// what the fuck?
i = 0x5f3759df - ( i >> 1 );
y = * ( float * ) &i;
// 1st iteration
y = y * ( threehalfs - ( x2 * y * y ) );
// y = y * ( threehalfs - ( x2 * y * y ) );
// 2nd iteration, this can be removed
#ifndef Q3_VM
#ifdef __linux__
assert( !isnan(y) ); // bk010122 - FPE?
#endif
#endif
return y;
}
函数返回1/sqrt(x)，这个函数在图像处理中比sqrt(x)更有用。
注意到这个函数只用了一次叠代！（其实就是根本没用叠代，直接运算）。编译，实验，这个函数不仅工作的很好，而且比标准的sqrt()函数快4倍！要知道，编译器自带的函数，可是经过严格仔细的汇编优化的啊！
这个简洁的函数，最核心，也是最让人费解的，就是标注了“what the fuck?”的一句？
代码语言：javascript复制i = 0x5f3759df - ( i >> 1 );
y = y * ( threehalfs - ( x2 * y * y ) );两句话就完成了开方运算！而且注意到，核心那句是定点移位运算，速度极快！特别在很多没有乘法指令的RISC结构CPU上，这样做是极其高效的。
算法的原理其实不复杂,就是牛顿迭代法,用x-f(x)/f'(x)来不断的逼近f(x)=a的根。
没错，一般的求平方根都是这么循环迭代算的但是卡马克(quake3作者)真正牛B的地方是他选择了一个神秘的常数0x5f3759df 来计算那个猜测值，就是我们加注释的那一行，那一行算出的值非常接近1/sqrt(n)，这样我们只需要2次牛顿迭代就可以达到我们所需要的精度。好吧，如果这个还不算NB,接着看:
普渡大学的数学家Chris Lomont看了以后觉得有趣，决定要研究一下卡马克弄出来的这个猜测值有什么奥秘。Lomont也是个牛人，在精心研究之后从理论上也推导出一个最佳猜测值，和卡马克的数字非常接近, 0x5f37642f。卡马克真牛，他是外星人吗？
传奇并没有在这里结束。Lomont计算出结果以后非常满意，于是拿自己计算出的起始值和卡马克的神秘数字做比赛，看看谁的数字能够更快更精确的求得平方根。结果是卡马克赢了… 谁也不知道卡马克是怎么找到这个数字的。
最后Lomont怒了，采用暴力方法一个数字一个数字试过来，终于找到一个比卡马克数字要好上那么一丁点的数字，虽然实际上这两个数字所产生的结果非常近似，这个暴力得出的数字是0x5f375a86。
Lomont为此写下一篇论文，"Fast Inverse Square Root"。论文下载地址： http://www.math.purdue.edu/~clomont/Math/Papers/2003/InvSqrt.pdf http://www.matrix67.com/data/InvSqrt.pdf
参考：<IEEE Standard 754 for Binary Floating-Point Arithmetic><FAST INVERSE SQUARE ROOT>
最后，给出最精简的1/sqrt()函数：
代码语言：javascript复制float InvSqrt(float x)
2{
float xhalf = 0.5f*x;
// get bits for floating VALUE
int i = *(int*)&x;
// gives initial guess y0
i = 0x5f375a86- (i>>1);
// convert bits BACK to float
x = *(float*)&i;
// Newton step, repeating increases accuracy
x = x*(1.5f-xhalf*x*x);
return x;
}
大家可以尝试在PC机、51、AVR、430、ARM、上面编译并实验，惊讶一下它的工作效率。
前两天有一则新闻，大意是说 Ryszard Sommefeldt 很久以前看到这么样的一段 code (可能出自 Quake III 的 source code)：
代码语言：javascript复制float InvSqrt (float x)
2{
float xhalf = 0.5f*x;
int i = *(int*)&x;
i = 0x5f3759df - (i>>1);
x = *(float*)&i;
x = x*(1.5f - xhalf*x*x);
return x;
}
他一看之下惊为天人，想要拜见这位前辈高人，但是一路追寻下去却一直找不到人；同时间也有其他人在找，虽然也没找到出处，但是 Chris Lomont 写了一篇论文 (in PDF) 解析这段 code 的算法 (用的是 Newton’s Method，牛顿法；比较重要的是后半段讲到怎么找出神奇的 0x5f3759df 的)。
- PS. 这个 function 之所以重要，是因为求 开根号倒数 这个动作在 3D 运算 (向量运算的部份) 里面常常会用到，如果你用最原始的 sqrt() 然后再倒数的话，速度比上面的这个版本大概慢了四倍吧… XD
- PS2. 在他们追寻的过程中，有人提到一份叫做 MIT HACKMEM 的文件，这是 1970 年代的 MIT 强者们做的一些笔记 (hack memo)，大部份是 algorithm，有些 code 是 PDP-10 asm 写的，另外有少数是 C code (有人整理了一份列表)
好了，故事就到这里结束了，希望大家能有所收获。
