[LeetCode]Pow(x, n)

本文介绍了实现快速幂运算的两种高效方法:一种利用递归将问题规模减半的时间复杂度为O(logn)的方法;另一种利用n的二进制表示中1的位置来减少计算次数的方法,时间复杂度同样为O(logn)。

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题目描述

Implement pow( x n ).
求x^n

解题思路

介绍三种方法:
  1. 用递归方法求n个x的乘积,注意考虑n的正负号,时间复杂度为O(n);
  2. 考虑到n个x相乘式子的对称关系,可以对上述方法进行改进,从而得到一种时间复杂度为O(logn)的方法,递归关系可以表示为pow(x,n) = pow(x,n/2)*pow(x,n-n/2)
  3. 另外还有一种十分巧妙并且快速的方法,原文描述如下:
    Consider the binary representation of n. For example, if it is "10001011", then x^n = x^(1+2+8+128) = x^1 * x^2 * x^8 * x^128. Thus, we don't want to loop n times to calculate x^n. To speed up, we loop through each bit, if the i-th bit is 1, then we add x^(1 << i) to the result. Since (1 << i) is a power of 2, x^(1<<(i+1)) = square(x^(1<<i)). The loop executes for a maximum of log(n) times;原帖地址:点击打开链接。该方法通过扫描n的二进制表示形式里不同位置上的1,来计算x的幂次

代码

这里贴出第二种和第三种的代码
double pow(double x, int n)
{
	if(n==0)
		return 1.0;
	if(n<0)
		return 1.0/pow(x,-n);
	double half = pow(x,n>>1);
	if(n%2==0)
		return half*half;
	else
		return half*half*x;
}

public double pow(double x, int n) {
		if(x==1)
			return 1.0;
		if(x==-1)
			return n%2==0?1.0:-1.0;
		if (n == 0)
			return 1.0;
		if (n < 0)
			return 1.0 / pow(x, -n);
		double ans = 1.0;
		for (; n > 0; x *= x, n >>= 1) {
			if ((n & 1) > 0)
				ans *= x;
		}
		return ans;
	}


内容概要:本文详细探讨了基于MATLAB/SIMULINK的多载波无线通信系统仿真及性能分析,重点研究了以OFDM为代表的多载波技术。文章首先介绍了OFDM的基本原理和系统组成,随后通过仿真平台分析了不同调制方式的抗干扰性能、信道估计算法对系统性能的影响以及同步技术的实现与分析。文中提供了详细的MATLAB代码实现,涵盖OFDM系统的基本仿真、信道估计算法比较、同步算法实现和不同调制方式的性能比较。此外,还讨论了信道特征、OFDM关键技术、信道估计、同步技术和系统级仿真架构,并提出了未来的改进方向,如深度学习增强、混合波形设计和硬件加速方案。; 适合人群:具备无线通信基础知识,尤其是对OFDM技术有一定了解的研究人员和技术人员;从事无线通信系统设计与开发的工程师;高校通信工程专业的高年级本科生和研究生。; 使用场景及目标:①理解OFDM系统的工作原理及其在多径信道环境下的性能表现;②掌握MATLAB/SIMULINK在无线通信系统仿真中的应用;③评估不同调制方式、信道估计算法和同步算法的优劣;④为实际OFDM系统的设计和优化提供理论依据和技术支持。; 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了大量的MATLAB代码示例,便于读者动手实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验,以加深对OFDM技术的理解。此外,文中还涉及了一些最新的研究方向和技术趋势,如AI增强和毫米波通信,为读者提供了更广阔的视野。
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