数值的整数次方

本文深入解析了快速幂算法,一种高效计算浮点数次方的方法。通过递归将指数减半,实现O(logn)的时间复杂度。文章详细介绍了算法的实现过程,包括处理负指数的情况。

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题目描述

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。

解题思路

因为xn=(x*x)(n/2),可以通过递归求解,并且每递归依次,n都减小一半,因此整个算法的时间复杂度为O(logn)

class Solution {
public:
    double Power(double base, int exponent) {
        if(exponent==0)
            return 1;
        if(exponent==1)
            return base;
        bool isNegative=false;
        if(exponent<0){
            exponent=-exponent;
            isNegative=true;
        }
        double pow = Power(base*base,exponent/2);
        if(exponent%2!=0)
            pow = pow*base;
        return isNegative?(1/pow):pow;
    }
};
内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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