Leetcode367. 有效的完全平方数

这篇博客探讨了有效完全平方数的四种不同计算方法,包括直接使用sqrt函数、暴力遍历、二分搜索以及数学公式。每种方法都有其优缺点,例如sqrt方法简洁但可能损失精度,暴力法简单但效率较低,二分搜索在效率和准确性间取得平衡,数学公式法巧妙但适用范围有限。这些解法展示了在算法设计中如何权衡效率和复杂性。

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题目来源:367. 有效的完全平方数

解法1:用sqrt

代码:

bool isPerfectSquare(int num){
    if((int)(sqrt(num))*sqrt(num) == num) return true;
    else return false;
}

结果:
在这里插入图片描述

解法2:暴力

注意用long,int会爆。
在这里插入图片描述

代码:

bool isPerfectSquare(int num){
    long x=1;
    long n=1;
    while(n<=num)
    {
        if(n == num) return true;
        x++;
        n=x*x;
    }
    return false;
}

结果:
在这里插入图片描述

解法3:二分搜索

代码:

bool isPerfectSquare(int num){
    int left=1;
    int right=num;
    long mid;
    while(left<=right)
    {
        mid=left+(right-left+1)/2;
        long n=mid*mid;
        if(n == num) return true;
        else if(n<num) left=mid+1;
        else right=mid-1;  
    }
    return false;
}

结果:
在这里插入图片描述

解法4:数学

对于任一完全平方数,它可以展开为:

n^2 = 1+3+5+...+2*n-1

在这里插入图片描述

代码:

bool isPerfectSquare(int num){
    int x=1;
    while(num>0)
    {
        num-=x;
        x+=2;
    }
    if(num == 0) return true;
    else return false;
}

结果:

在这里插入图片描述

<think>我们正在解决LeetCode 367题:有效完全平方数。 题目描述:给定一个正整数 num,编写一个函数判断其是否为完全平方数。如果是,返回 True;否则返回 False。 要求:使用分治法(二分查找)来实现。 分治法思路: 由于完全平方数的性质,我们可以将问题转化为在[1, num]区间内寻找一个整数x,使得x*x=num。 因此,我们可以使用二分查找: - 初始化左边界left=1,右边界right=num(注意:当num=0或1时,需要特殊处理,但题目是正整数,所以num>=1,且1是完全平方数)。 - 在区间[left, right]中进行二分查找:取mid=(left+right)/2,计算mid*mid与num比较: - 如果mid*mid == num,则找到,返回true。 - 如果mid*mid < num,说明mid太小,则调整左边界left=mid+1。 - 如果mid*mid > num,说明mid太大,则调整右边界right=mid-1。 - 当left>right时,说明没有找到,返回false。 注意:为了避免整数溢出,mid*mid可能超出int范围,因此我们可以使用long类型,或者用除法比较(但除法需要注意除数为0的情况,这里mid>=1,所以可以用除法)。 但本题中,我们使用long类型来避免溢出。具体做法:将mid设为long类型,或者在计算平方时强制转换为long。 由于题目要求分治法,二分查找是分治法的一种应用(每次将区间分为两部分,然后只在一部分中继续查找)。 实现代码: </think>以下是使用分治法解决LeetCode 367题(有效完全平方数)的Java代码实现: ```java class Solution { public boolean isPerfectSquare(int num) { if (num < 1) return false; if (num == 1) return true; // 1是完全平方数 long left = 1; // 使用long防止溢出 long right = num / 2; // 平方根不会超过num/2 while (left <= right) { long mid = left + (right - left) / 2; // 分治中点 long square = mid * mid; // 计算平方值 if (square == num) { return true; // 找到完全平方数 } else if (square < num) { left = mid + 1; // 搜索右半部分 } else { right = mid - 1; // 搜索左半部分 } } return false; // 未找到完全平方数 } } ``` ### 分治法思路说明: 1. **边界处理**: - 当输入值小于1时直接返回`false` - 处理特殊情况`num=1`(1是完全平方数) 2. **二分查找核心**: - **搜索区间**:初始区间设为`[1, num/2]`(因为平方根不会超过`n/2`) - **中点计算**:`mid = left + (right - left)/2`(避免整数溢出) - **平方比较**: - `mid² = num` → 找到完全平方数 - `mid² < num` → 向右半区间搜索(`left = mid+1`) - `mid² > num` → 向左半区间搜索(`right = mid-1`) 3. **防溢出处理**: - 使用`long`类型存储中间变量,防止大整数的平方运算导致溢出 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:$O(\log n)$ - **空间复杂度**:$O(1)$ 该方法利用分治思想将搜索空间每次减半,相较于暴力解法的$O(n)$时间复杂度有显著优化[^1]。
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