[leetcode] Pow(x, n)

本文探讨了如何优化幂运算算法以降低时间复杂度。从最初的O(n)方案逐步改进至O(1)。最终采用指数函数和对数函数的组合实现了高效求幂。

题目:

Implement pow(x, n).

分析:
题目很短,就是实现pow求幂函数,直觉告诉我,这个题目的主要要求是降低程序的时间复杂度,果不其然,提交了一份带有while循环复杂度是O(n)的代码,返回“Time Limit Exceed“的错误,初次提交代码:

class Solution {
public:
    double myPow(double x, int n) {
        double res = 1;
        while(n > 0)
        {
            res*=x;
            n--;
        }
        return res;

    }
};

然后采用了二进制求幂的思想,对代码进行了优化,将时间复杂度降低到O(logn),代码如下仍然是“Time Limit Exceed“的错误。

class Solution {
public:
    double myPow(double x, int n) {
        if(n==0) return 1;
        else
        {
            while((n&1)==0)
            {
                n>>=1;
                x*=x;
            }
        }
        double result=x;
        n>>=1;
        while(n!=0)
        {
            x*=x;
        if((n&1)!=0)
            result*=x;
        n>>=1;
        }
        return result;
    }
};

看来是必须要将复杂性降低到O(1)才能通过了。想着换个思路,能否用到c++标准库中的东西来做,采用了 x^n = exp(log(x)*n)的算法,降到了O(1),同时对log函数参数中为负值的情况做了下处理,成功通过,代码如下:

class Solution {
public:
    double myPow(double x, int n) {
        if(x<0&&n%2==0)
            x = -x;
        if(x<0&&n%2!=0)
          return -exp(log(-x)*n);
        return exp(log(x)*n);
    }
};
### C语言实现 以下提供两种C语言实现`pow(x, n)`的代码: #### 递归实现 ```c double myPow(double x, int n){ if (n == 0) return 1.0; if (n == 1) return x; if (n == -1) return 1.0 / x; double half = myPow(x, n / 2); double odevity = myPow(x, n % 2); return odevity * half * half; } ``` 此代码通过递归调用自身来计算`x`的`n`次幂,对于`n`为0、1、 - 1的情况直接返回结果,对于其他情况,将`n`分解为两部分计算,最后相乘得到结果[^2]。 #### 另一种递归实现 ```c double myPow(double x, int n){ if(n == 0 || x == 1){ return 1; } if(n < 0){ return 1/(x*myPow(x,-(n+1))); } if(n % 2 == 0){ return myPow(x*x,n/2); } else{ return x*myPow(x*x,(n - 1)/2); } } ``` 该代码对于`n`为0或者`x`为1的情况直接返回1;当`n`为负数时,将其转换为正数来处理;根据`n`的奇偶性进行不同的递归计算,奇数时多乘一个`x`,偶数时对`x`平方后`n`除2继续递归[^3]。 ### 分析总结 本题是要实现计算`x`的`n`次幂函数`pow(x, n)`。如果直接将`n`个`x`相乘,时间复杂度为$O(n)$,会超时。本题的核心思路是将`n`分解成二进制的数,然后预处理`x`的二进制次方。若`n`的二进制的第`k`位是1,则答案可以乘上`x`的$2^k$次方,而计算`x`的$2^k$次方,只需每次将自身做平方即可,这样可以将时间复杂度优化到$O(log n)$ [^4]。 递归实现的代码逻辑较为清晰,易于理解,但会存在函数调用的开销。在处理负数指数时需要额外的转换操作。同时要注意整数溢出的问题,在处理`n`为`INT_MIN`时可能会出现问题。
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