Pow(x, n)——C++

本文介绍了一种使用C++实现快速幂算法的方法,通过递归调用减少运算次数,提高计算效率。算法中考虑了指数为正数和负数的情况,通过判断指数的奇偶性来优化计算过程。

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class Solution {
public:
    double myPow(double x, int n) {
     double p;
        if(n==0)  return 1;
        p = myPow(x,n/2);
        if(n%2==0){
            return p*p;
        }
        else{
            if(n>0)return x*p*p;
            else return (p*p)/x;
        } 
    }
};
Pearson相关系数是一种常用的关联分析方法,用于衡量两个变量之间的线性关系强度及方向。在C++中,可以通过定义一个类来实现Pearson相关系数的计算。 以下是一个基于类的Pearson相关系数计算示例: ```c++ #include <iostream> #include <vector> #include <cmath> using namespace std; class PearsonCalculator { private: vector<double> x; vector<double> y; public: PearsonCalculator(vector<double> x, vector<double> y) { this->x = x; this->y = y; } double calculate() { double sum_x = 0, sum_y = 0, sum_xy = 0, sum_x2 = 0, sum_y2 = 0; int n = x.size(); for (int i = 0; i < n; i++) { sum_x += x[i]; sum_y += y[i]; sum_xy += x[i] * y[i]; sum_x2 += pow(x[i], 2); sum_y2 += pow(y[i], 2); } double numerator = n * sum_xy - sum_x * sum_y; double denominator = sqrt((n * sum_x2 - pow(sum_x, 2)) * (n * sum_y2 - pow(sum_y, 2))); return numerator / denominator; } }; int main() { vector<double> x = {1, 2, 3, 4, 5}; vector<double> y = {2, 4, 6, 8, 10}; PearsonCalculator pc(x, y); double correlation = pc.calculate(); cout << "Pearson correlation coefficient: " << correlation << endl; return 0; } ``` 在这个示例中,我们定义了一个名为`PearsonCalculator`的类,它包含两个私有向量`x`和`y`,并公开了一个`calculate`方法来计算Pearson相关系数。在`calculate`方法中,我们使用了Pearson相关系数的公式来计算相关系数,并返回结果。 在`main`函数中,我们创建了两个向量`x`和`y`,并将它们传递给`PearsonCalculator`类的构造函数。然后,我们使用`calculate`方法来计算Pearson相关系数,并将结果输出到控制台上。 这只是一个简单的示例,你可以根据自己的需求,将其扩展以支持更复杂的数据集和计算方法。
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