[Leetcode] 50 - Pow(x, n)

本文介绍了一种在C++中计算任意基数x的n次幂的高效方法,通过位运算简化了指数处理过程,特别关注了特殊情形如0, 1, -1,以及负指数和零指数的情况。

原题链接:https://oj.leetcode.com/problems/powx-n/


1. 首先处理特殊情况,比如0,1,-1

2. 关于普遍情况,考虑x^7 = x^(4 + 2 + 1),注意4,2,1都是2的n次方,所以转化为((x ^ 2) ^ 2) * (x ^ 2) * (x)。更加直观来看,我们可以将指数7看为二进制表示111,每一位从右到左对应的是x ^ 4,x ^ 2,x ^ 1。所以我们可以采取逐步位移指数的方法来计算结果,每次检查当前指数最低位是否为1,是则将之前结果乘以当前的base,每次循环结尾右移,然后计算出下一次的新的base。


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


【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
### 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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