面试题11 :数值的整数次方

本文介绍了一种高效计算浮点数次方的方法,通过处理负指数和使用递归公式减少计算复杂度,同时避免了小数表示的误差问题。

题目:给定一个double类型的浮点数base和int类型的整数exponent。求base的exponent次方。

思路:

1 .当指数为负数的时候,可以先对指数求绝对值,然后算出次方的结果之后再取倒数。如果底数为0,则直接返回0。

2.由于计算机表示小数(包括float和double型小数)都有误差,我们不能直接用等号(==)判断两个小数是否相等。如果两个小数的差的绝对值很小,比如小于0.0000001,就可以认为它们相等。

3.提高效率,可以采用以下公式:

代码:

class Solution {
public:
double Power(double base, int exponent) {
        if (equal(base,0.0)){
            return 0.0;
        }
        unsigned int absExponent =0;
        if (exponent>0){
            absExponent=(unsigned)(exponent);
        }else{
            absExponent=(unsigned)(-exponent);

        }
        double result=PowerWithUnsignedExponent(base,absExponent);
        if (exponent<0){
            result=1.0/result;
        }
        return result;
        


    
    }
    bool equal(double num1,double num2){
        if (num1-num2>-0.0000001&&num1-num2<0.0000001){
            return true;
        }else{
            return false;
        }
    }
   double PowerWithUnsignedExponent(double base, unsigned int exponent){
       if(exponent==0){
           return 1;

       }
       if (exponent==1){
           return base;
       }
       double result=PowerWithUnsignedExponent(base,exponent/2);
       result*=result;
       if (exponent%2==1){
           result*=base;
       }
       return result;

   }
};

 

 

 

 

 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制法,并提供了相应的Matlab代码实现。该法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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