leetcode || 50、Pow(x, n)
problem:
Implement pow(x, n).
Hide Tags Math Binary Search 題意:求x的n次冪thinking:
(1)最簡單想到的是直觀上的數學冪函數求法,測試通過。算法時間復雜度為O(n)
(2)依照標簽提示,使用二分搜索法。
pow(x,n) = pow(x,n-n/2)*pow(x,n/2),每次對n的規模縮半,註意對n的奇偶進行討論,算法時間復雜度為log(n)
(3)除了上述方法,這裏還提到了一種十分巧妙而且高速的方法,原文描寫敘述例如以下:
Consider the binary representation of n. For example, if it is "10001011", then x^n = x^(1+2+8+128) = x^1 * x^2 * x^8 * x^128. Thus, we don‘t want to loop n times to calculate x^n. To speed up, we loop through each bit, if the i-th bit is 1, then we add x^(1
<< i) to the result. Since (1 << i) is a power of 2, x^(1<<(i+1)) = square(x^(1<<i)). The loop executes for a maximum of log(n) times.
該方法通過掃描n的二進制表示形式裏不同位置上的1,來計算x的冪次,最壞為O(n),但平均復雜度非常好
code:
(1)遞歸法:accepted
class Solution { public: double pow(double x, int n) { double ret=1.0; if(x==1.0 ) return 1.0; if(x==-1.0) { if(n%2==0) return 1.0; else return -1.0; } if(n<0) return 1.0/pow(x,-n); while(n) { if(ret==0) //防止執行超時 return 0; ret*=x; n--; } return ret; } };
(2)二分法:accepted
class Solution { public: double pow(double x, int n) { //double ret=1.0; if(x==1.0 ) return 1.0; if(x==-1.0) { if(n%2==0) return 1.0; else return -1.0; } if(n==0) return 1.0; if(n<0) return 1.0/pow(x,-n); double half=pow(x,n>>1); if(n%2==0) return half*half; else return x*half*half; } };
為了正確計算x的n次冪,還須要考慮到下面一些情況:
1) x取值為0時。0的正數次冪是1,而負數次冪是沒有意義的;推斷x是否等於0不能直接用“==”。
2) 對於n取值INT_MIN時。-n並非INT_MAX。這時須要格外小心。
3) 盡量使用移位運算來取代除法運算,加快算法運行的速度。
class Solution { public: double pow(double x, int n) { // Start typing your C/C++ solution below // DO NOT write int main() function if(n<0) { if(n==INT_MIN) return 1.0 / (pow(x,INT_MAX)*x); else return 1.0 / pow(x,-n); } if(n==0) return 1.0; double ans = 1.0 ; for(;n>0; x *= x, n>>=1) { if(n&1>0) ans *= x; } return ans; } };
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