《剑指offer》12.数值的整数次方

本文深入解析了快速幂算法,一种高效计算x^n的数值计算方法。通过将问题划分为两个x^(n/2)的乘积,利用递归求解,实现O(logn)的时间复杂度。适用于解决大规模指数运算问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目地址:https://www.nowcoder.com/practice/1a834e5e3e1a4b7ba251417554e07c00?tpId=13&tqId=11165&rp=4&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/question-ranking

解题思路:这题和leetcode上的50. Pow(x, n)一样的。一般来说数值计算的题目可以用两种方法来解,一种是以2为基进行位处理的方法,另一种是用二分法。这道题这两种方法都可以解,下面介绍第二种解法。
把x的n次方划分成两个x的n/2次方相乘,然后递归求解子问题,结束条件是n为0返回1。因为是对n进行二分,算法复杂度和上面方法一样,也是O(logn)。

public class Solution {
    public double Power(double base, int exponent) {
        if(exponent==0)
            return 1;
        double half = Power(base,exponent/2);
        if(exponent%2==0)
            return half*half;
        else if(exponent>0)
            return half*half*base;
        else
            return half*half/base;
  }
}

 

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进向和政策建议,如优化进料式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值