0x5f3759df, Magic?

昨天无意看到网上有一个开平方根的快速算法，其实是很老的一个帖子，大约在2000年出现的：
---------------------------------------------------
有人在Quake III的源代码里面发现这么一段用来求平方根的代码:

/*================SquareRootFloat================*/

float SquareRootFloat(float number) {
long i;
float x, y;
const float f = 1.5F;
x = number * 0.5F;
y = number;
i = * ( long * ) &y;
i = 0x5f3759df - ( i >> 1 ); //注意这一行
y = * ( float * ) &i;
y = y * ( f - ( x * y * y ) );
y = y * ( f - ( x * y * y ) );
return number * y;
}

0x5f3759df？ 这是个什么东西？ 学过数值分析就知道，算法里面求平方根一般采用
的是无限逼近的方法，比如牛顿迭代法，抱歉当年我数值分析学的太烂，也讲不清楚
。简单来说比如求5的平方根，选一个猜测值比如2，那么我们可以这么算

5/2 = 2.5; 2.5+2/2 = 2.25; 5/2.25 = xxx; 2.25+xxx/2 = xxxx ...
这样反复迭代下去，结果必定收敛于sqrt(5)，没错，一般的求平方根都是这么算的
。而卡马克的不同之处在于，他选择了一个神秘的猜测值0x5f3759df作为起始，使得
整个逼近过程收敛速度暴涨，对于Quake III所要求的精度10的负三次方，只需要一
次迭代就能够得到结果。

好吧，如果这还不算牛b，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"。
-------------------------------------------------

于是我写了一段程序来验证，程序参考了Lomont的程序，http://www.lomont.org/Math/Papers/2003/InvSqrtCode.zip。但是号称快四倍的神秘算法，我一直未能得到很多的结果，程序表明两个算法性能差不多。奇怪中！

---------------------------------------------------------
float InvSqrtExact(float x)
{
return (float)(1.0/sqrt(x));
} // InvSqrtExact

/// "Carmack" version of fast inverse sqrt,
/// based on Newton method, 1 iteration
float InvSqrt(float x)
{
float xhalf = 0.5f*x;
int i = *(int*)&x;
i = 0x5f3759df - (i>>1); // hidden initial guess, fast
x = *(float*)&i;
x = x*(1.5f-xhalf*x*x);
// x = x*(1.5f-xhalf*x*x); // add this in for added precision, or many more...
return x;
} // InvSqrt

/// Chris Lomont version of fast inverse sqrt,
/// based on Newton method, 1 iteration, more accurate
float InvSqrt_Lomont(float x)
{
float xhalf = 0.5f*x;
int i = *(int*)&x;
i = 0x5f375a86 - (i>>1); // hidden initial guess, fast - LOMONT
x = *(float*)&i;
x = x*(1.5f-xhalf*x*x);
// x = x*(1.5f-xhalf*x*x); // add this in for added precision, or many more...
return x;
} // InvSqrt_Lomont


/// given a function, a number of passes, and a value to test, do it
void TimeFunction(float (*func)(float), int passes, float v)
{
unsigned long used;
used = timeGetTime();
for (int pos = 0; pos < passes; pos++)
func(v);
used = timeGetTime() - used;

cout << used << " ms used for " << passes << " passes, avg ";
cout << (double)used/passes << " ms\n";
} // TimeFunction

int main(void)
{
// timing of versions
int passes = 10000000;
float v = 1.234f; // test value
cout << "Timing basic function\n";
TimeFunction(InvSqrtExact,passes,v);
cout << "Timing Carmack function\n";
TimeFunction(InvSqrt,passes,v);
cout << "Timing Lomont function\n";
TimeFunction(InvSqrt_Lomont,passes,v);

cout << "Done. By Chris Lomont 2003\n";
return 0;
} // main

---------------------------------------------------------

运算结果相差无几，难道我的程序有什么问题？

继续探索，发现同样的程序在VC6.0和VC20008下面竟然表现不同，怪事！

VC++.net 2008
-------------------------------------
Timing basic function
2187 ms used for 10000000 passes, avg 0.0002187 ms
Timing Carmack function
828 ms used for 10000000 passes, avg 8.28e-005 ms
Timing Lomont function
844 ms used for 10000000 passes, avg 8.44e-005 ms
Done. By Chris Lomont 2003

VC++ 6.0
--------------------------------------
Timing basic function
625 ms used for 10000000 passes, avg 6.25e-005 ms
Timing Carmack function
453 ms used for 10000000 passes, avg 4.53e-005 ms
Timing Lomont function
453 ms used for 10000000 passes, avg 4.53e-005 ms
Done. By Chris Lomont 2003
------------------------------------

貌似跟“using namespace std”有一定的关系，可能是sqrt的函数库版本不太一样，因为我是用VC++6.0，崩溃中......

看来0x5f3759df也不是那么神奇吧，另外，也可以看出.net程序的性能确实不怎样。