LeetCode 50 x的n次方

本文深入解析了快速幂运算的原理及实现,通过递归方法优化传统幂运算过程,特别讨论了正负指数情况下的处理策略,适用于高效计算场景。
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题目分析

x的n次方,常规思路是将x循环进行n次相乘

可以使用递归逐级相乘,将 n / 2 进行逐级递归,若是遇到奇数就先减一再除以2

特殊情况

  1. n为负数时是将 1/x 进行 n 次相乘
  2. n为0时,x恒等于1

代码如下

# Python3
class Solution:
	def myPow(self, x: float, n: int) -> float:
        if n<0:
            return self.myPow(1/x, -n)
        if n==0:
            return 1
        if n==2:
            return x*x
        return self.myPow(self.myPow(x, n/2), 2) if not n%2 else x*self.myPow(self.myPow(x,(n-1)/2),2)
//Java
public double myPow(double x, int n){
    if (n == 0) return x=1;
    else if (n > 0 && n % 2 == 0) return myPow(x * x, n / 2);
    else if (n > 0) return myPow(x, n - 1) * x;
    else return myPow(1 / x, -n);
}

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<think>首先,用户的问题是关于“快速幂法求x的n次方”的原理及实现。我需要参考提供的引用内容来构建回答。 回顾引用: - 引用[1]:介绍了快速幂的概念,包括递归分治思想和二进制解法。它提到了LeetCode题目,并强调快速幂的时间复杂度是O(logn)。 - 引用[2]:详细解释了快速幂的二进制解法。它描述了如何将指数分解为二进制,然后逐步计算。给出了Java代码示例。 - 引用[3]:提供了另一个实现,处理了负指数和边界情况,如n = Integer.MIN_VALUE。 - 引用[4]:展示了递归分治方法的实现,空间复杂度O(log n)。 用户的问题:询问快速幂法求x的n次方的原理及实现。 我的回答需要: - 结构清晰,逐步解释原理。 - 包括实现代码(根据引用提供)。 - 使用正确的LaTeX格式:行内数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$。 - 用中文回答。 - 生成相关问题。 - 引用的地方添加引用标识。 原理部分: - 快速幂的核心思想是利用指数n的二进制表示来减少乘法次数。 - 例如,计算$x^n$时,将n分解为二进制,如n=11(二进制1011),则$x^{11} = x^{8} \times x^{2} \times x^{1}$。 - 这比朴素方法(O(n))更高效,达到O(log n)。 - 有两种主要方法:二进制迭代法(引用[2])和递归分治法(引用[4])。 实现部分: - 二进制迭代法:使用循环,检查n的二进制位,每次平方底数x,如果当前位为1,则乘到结果中。 - 递归分治法:将$x^n$分解为$x^{n/2} \times x^{n/2}$,如果n是奇数,再乘一个x。 从引用中提取代码: - 引用[2]提供了迭代法代码(Java)。 - 引用[4]提供了递归法代码(Java)。 - 我可以选择展示一个版本,或者简要描述两者。 用户指定“快速幂法”,我应覆盖主要方法。 回答结构: 1. **原理介绍**:解释快速幂的思想,使用数学表达式。 2. **实现方法**: - 迭代法(二进制法):步骤和代码。 - 递归法(分治法):步骤和代码。 3. **注意事项**:处理负指数、边界情况(如n=0, x=0)。 4. **生成相关问题**:在最后添加。 LaTeX使用: - 行内:$x^n$, $O(\log n)$ - 独立公式:例如,分解公式。 例如: - 原理:当n的二进制为$b_k b_{k-1} \dots b_0$时,$x^n = x^{b_k \cdot 2^k} \times x^{b_{k-1} \cdot 2^{k-1}} \times \dots \times x^{b_0 \cdot 2^0}$。 - 独立公式:$$x^n = \begin{cases} (x^{n/2})^2 & \text{if } n \text{ is even} \\ x \cdot (x^{(n-1)/2})^2 & \text{if } n \text{ is odd} \end{cases}$$ 代码块:使用代码格式。 引用标识:在引用内容后加[^1], [^2]等。例如,根据引用[2],二进制解法... 生成相关问题: - 类似示例,例如: 1. 快速幂法的时间复杂度分析? 2. 如何处理大指数和浮点数时的精度问题? 3. 快速幂在密码学中的应用? 4. 与其他幂运算方法的比较? 确保回答真实可靠:基于提供的引用。 完整回答大纲: - 引言:快速幂法是一种高效计算幂运算的方法,时间复杂度为$O(\log n)$。 - 原理:详细解释二进制分解和分治思想。 - 实现: - 迭代法:步骤描述和代码示例(引用[2])。 - 递归法:步骤描述和代码示例(引用[4])。 - 边界处理:讨论x=0, n=0, n为负等情况(引用[3])。 - 结论:总结优势。 - 相关问题:列出3-4个。 代码选择:展示迭代法代码,因为它更常见,并提到递归法。 最终回答用中文。 </think> ### 快速幂法求 \( x^n \) 的原理及实现 快速幂法是一种高效计算幂运算(即求 \( x^n \))的算法,它通过减少乘法次数,将时间复杂度从朴素方法的 \( O(n) \) 优化到 \( O(\log n) \)。核心思想是利用指数的二进制分解或递归分治,避免重复计算。下面我将逐步解释原理,并提供代码实现(基于 Java)。 #### 原理 快速幂的原理基于指数的二进制表示或分治策略: 1. **二进制分解法(迭代法)**: 将指数 \( n \) 表示为二进制形式,例如 \( n = 11 \)(二进制为 1011)。则: $$ x^n = x^{b_k \cdot 2^k} \times x^{b_{k-1} \cdot 2^{k-1}} \times \dots \times x^{b_0 \cdot 2^0} $$ 其中 \( b_i \) 是二进制的第 \( i \) 位(0 或 1)。对于 \( n = 11 \),有 \( 11 = 2^3 + 2^1 + 2^0 \),所以: $$ x^{11} = x^8 \times x^2 \times x^1 $$ 这样,只需计算 \( \log_2 n \) 次乘法和平方操作,而非 \( n \) 次[^2]。 2. **递归分治法**: 将问题分解为子问题: - 如果 \( n \) 是偶数,则 \( x^n = (x^{n/2})^2 \)。 - 如果 \( n \) 是奇数,则 \( x^n = x \times (x^{(n-1)/2})^2 \)。 例如,计算 \( x^8 \): $$ x^8 = (x^4)^2, \quad x^4 = (x^2)^2, \quad x^2 = (x^1)^2 $$ 递归深度为 \( O(\log n) \),空间复杂度为 \( O(\log n) \)(由于递归栈)[^4]。 两种方法都高效,但迭代法空间复杂度为 \( O(1) \),更节省内存。 #### 实现 以下是两种常见实现方式,均处理了边界情况(如 \( x = 0 \), \( n = 0 \), \( n \) 为负数)。代码基于引用内容优化。 1. **迭代法(二进制法)**: 使用循环和位运算,每次迭代检查 \( n \) 的二进制末位,决定是否累乘。 - 时间复杂度:\( O(\log n) \),空间复杂度:\( O(1) \)。 - 关键步骤: - 处理负指数:如果 \( n < 0 \),则 \( x = 1/x \),并取 \( n \) 的绝对值。 - 循环中:如果二进制末位为 1,则结果累乘当前 \( x \);然后 \( x \) 平方,\( n \) 右移一位。 ```java public double myPow(double x, int n) { if (x == 0) return 0; // 处理 x=0 long b = n; // 避免整数溢出(如 n=-2147483648) double res = 1.0; // 处理负指数 if (b < 0) { x = 1 / x; b = -b; } while (b > 0) { if ((b & 1) == 1) { // 检查二进制末位,如果为1则累乘 res *= x; } x *= x; // x 平方 b >>= 1; // 右移一位(相当于 b /= 2) } return res; } ``` 此实现参考了二进制解法[^2],并优化了边界处理[^3]。 2. **递归法(分治法)**: 递归地将问题分解为子问题,适合理解分治思想。 - 时间复杂度:\( O(\log n) \),空间复杂度:\( O(\log n) \)(递归栈)。 - 关键步骤: - 基础情况:\( n = 0 \) 时返回 1。 - 递归计算 \( t = x^{n/2} \)。 - 根据 \( n \) 的奇偶性组合结果。 ```java public double myPow(double x, int n) { if (n == 0) return 1; // 基础情况 if (n < 0) { // 处理负指数 return 1 / myPow(x, -n); } double t = myPow(x, n / 2); // 递归计算子问题 if (n % 2 == 0) { // n 为偶数 return t * t; } else { // n 为奇数 return t * t * x; } } ``` 此实现基于递归分治思想[^4],但注意:递归法在极端大 \( n \) 时可能栈溢出,迭代法更鲁棒。 #### 注意事项 - **边界情况**: - \( x = 0 \):直接返回 0(因为 \( 0^n = 0 \) for \( n > 0 \),但 \( n \leq 0 \) 时未定义,这里简化为 0)。 - \( n = 0 \):返回 1(任何数的 0 次幂为 1)。 - \( n \) 为负:转换为正指数计算,再取倒数。 - 大指数处理:如 \( n = -2147483648 \)(`Integer.MIN_VALUE`),需用 `long` 避免溢出[^3]。 - **效率**:快速幂法比朴素循环(\( O(n) \))快得多,尤其适合大 \( n \)(如 LeetCode 题目中的范围)[^1]。 #### 总结 快速幂法通过二进制分解或递归分治,高效计算 \( x^n \)。迭代法更推荐,因空间高效;递归法易于理解。实际应用中,注意数据类型和边界,以避免溢出或错误。
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