数值的整数次方

本文介绍了一种高效计算浮点数幂的方法,通过递归实现快速幂运算,避免了传统迭代方式的时间复杂度过高的问题。文章详细解释了如何处理基数为0及指数为负数的情况,并提供了完整的Java代码实现。

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题目描述
  • 给定一个double类型的浮点数base和int类型的整数exponent。求base的exponent次方。
思路
  • 考虑base是否为0,若为0,返回0。注意判断double类型为0只需判断该值与0.0的差值是否在(-0.0000001,0.0000001)
  • 判断exponent的值是否为0,若为0,返回1,并留意exponent是否为负值,若为负值,取倒数。
  • 主要计算思路(将exponent转换成正整数的情况)
    当n为偶数的时:a^n = a^(n/2)*a^(n/2)
    当n为奇数的时候:a^n = a^(n/2)*a^(n/2)*a
  • 使用递归的原因是复杂度比迭代低很多,时间复杂度为O(logn)。如果使用迭代需要O(n)的复杂度。
Java Code
package power;

/**
 * Created by Administrator on 2017/1/18.
 */
public class Power {
    public static void main(String[] args)
    {
        System.out.println(new Power().Caculator(2,-3));
    }

    public double Caculator(double base, int exponent) {
        //如果基数为0,则返回0
        if(EqualZero(base)) return 0;
        //如果指数为0,返回1
        if(exponent == 0) return 1;


        int n = Math.abs(exponent);
        double result = PowerTwo(base,n);
        if(n%2 == 1){
            result = result*base;
        }
        if(exponent < 0){
            result = 1/result;
        }

        return result;

    }

    public double PowerTwo(double base,int exponent)
    {
        if(exponent == 0) return 1;
        if(exponent == 1) return base;

        double result = PowerTwo(base,exponent>>1);
        return result * result;
    }

    public boolean EqualZero(double base)
    {
        double zero = 0.0;
        if((base - zero) < 0.0000001 && (base - zero) > -0.0000001)
        {
            return true;
        }
        return false;
    }
}
内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析法,确保实验结果科学可信。
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