递归法求幂

本文介绍了如何使用递归法来高效地计算整数的幂。通过递归公式pow(m, n) = m*pow(m, n/2) (n为偶数) 和 pow(m, n) = m*m*pow(m, (n-1)/2) (n为奇数),实现了比传统循环更优的算法。在代码实现中,当n为偶数时,利用临时变量tmp保存递归结果并进行二次相乘,提高了算法效率。" 130471349,7305312,华为OD机试:Java实现日期到天数转换算法,"['Java', '开发语言', '算法', '华为', '编程挑战']

1.问题描述

编写一个递归算法,计算
m n m^n mn

2.问题分析

通常计算
m n m^n mn
时多采用循环连乘的方法,即把m连乘n次。这种方法的效率是很低的。现在使用一种更为有效的算法来计算整数的幂——递归法。
m n = { 1 n = 0 ( m k ) 2 n = 2 k m ∗ ( m k ) 2 n = 2 k + 1 m^n= \begin{cases} 1 & n=0 \\ (m^k)^2 & n=2k\\ m* (m^k)^2 & n=2k+1 \end{cases} mn=1(mk)2m(mk)2n=0n=2kn=2k+1
递归函数:
p o w ( m , n ) = { 1 n = 0 m n = 1 p o w ( m , k ) ∗ p o w ( m , k ) n = 2 k m ∗ p o w ( m , 2 k ) n = 2 k + 1 pow(m,n)= \begin{cases} 1 & n=0 \\ m & n=1\\ pow(m,k)*pow(m,k) & n=2k\\ m* pow(m,2k) & n=2k+1 \end{cases} pow(m,n)=1mpow(m,k)pow(m,k)mpow(m,2k)n=0n=1n=2kn=2k+1

3.代码

#include "stdlib.h"
#include <iostream>
using namespace std;
//求m的n次幂
unsigned long myPow(int m, int n)
{
	unsigned long tmp;
	if(n == 0) return 1;
	if(n == 1) return m;
	if(n % 2 == 0)
	{
		tmp = myPow(m, n/2);
		return tmp * tmp;
	}
	if(n % 2 == 1)
		return m * myPow(m, n-1);
}

int main(int argc, char* argv[])
{
	cout << myPow(3,4);
	system("pause");
	return 0;
}

4.总结

注意:在本算法中,当n%2等于0时,用临时变量tmp来保存递归函数myPow返回的值,然后再返回tmp*tmp的值。只有这样才能真正体现该算法的优势,提高算法的效率。

### 使用矩阵快速幂优化斐波那契数列 #### 矩阵相关基础知识 为了理解如何通过矩阵快速幂来优化斐波那契数列的计算,先要掌握一些基本概念。矩阵是一种按照矩形排列的数据集合,在这里主要关注方阵的操作,特别是乘运算[^2]。 #### 斐波那契数列用矩阵表示 考虑定义一个 \(2 \times 2\) 的转移矩阵: \[ M = \begin{bmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 0 \end{bmatrix} \] 如果设向量 \(V_n=\left[\begin{array}{c}F(n)\\ F(n-1)\end{array}\right]\),那么有关系式: \[ V_{n}=MV_{n-1}, \quad n>0 \] 这表明可以通过连续左乘该特定形式的矩阵\( M \) 来获得更高阶次的斐波那契数值[^1]。 #### O(\log_2{n}) 时间复杂度下的斐波那契数列求解 利用上述性质,可以构建如下递推公式用于高效地获取任意位置上的斐波那契值: 当 \(k\) 是偶数时, \[ F(k)=F(k/2)^2+F(k/2−1)^2, \] 而奇数情况下则为: \[ F(k)=(2*F(k//2)-F(k//2-2))*F(k//2), \] 其中 `//` 表示整除操作。这种方的时间复杂度仅为 \(O(\log_2{n})\) 而不是传统方中的线性级别甚至更糟的情况[^4]。 #### 完整实现代码 下面是基于 Python 编写的完整程序,它实现了使用矩阵快速幂的方来计算给定索引处的斐波那契数: ```python def matrix_mult(A, B): """执行两个2x2矩阵相乘""" C = [[0, 0], [0, 0]] for i in range(2): for j in range(2): for k in range(2): C[i][j] += A[i][k]*B[k][j] return C def power_matrix(M, p): """对矩阵进行p次自乘""" result = [[1, 0], [0, 1]] # 单位矩阵作为初始状态 while p > 0: if p % 2 == 1: result = matrix_mult(result, M) M = matrix_mult(M, M) p //= 2 return result def fibonacci(n): """返回第n个斐波那契数""" if n <= 1: return n base_matrix = [[1, 1], [1, 0]] powered_matrix = power_matrix(base_matrix, n - 1) return powered_matrix[0][0] print(fibonacci(9)) ``` 此段代码展示了如何有效地应用矩阵快速幂技术来解决斐波那契序列的问题,并且能够显著减少所需的计算次数和资源消耗。
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