[LeetCode] 077: Pow(x, n)

本文提供了一种快速幂运算的解决方案,通过递归的方式实现了pow(x, n)的计算。特别考虑了各种边界条件如x为0、1或-1的情况,并针对负指数进行了特殊处理。

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

[Problem]
Implement pow( x, n).

[Solution]
class Solution {
public:
double pow(double x, int n) {
// Note: The Solution object is instantiated only once and is reused by each test case.

// special cases
if(n == 0)return 1;
if(fabs(x - 0) < 0.0000000001)return 0;

// x == 1
if(fabs(x - 1) < 0.0000000001)return 1;

// x == -1
if(fabs(x + 1) < 0.0000000001){
if(n % 2 == 0)
return 1;
else
return -1;
}

// x < 0
if(x < 0){
if(n % 2 == 0){
return pow(-x, n);
}
else{
return -pow(-x, n);
}
}

// n < 0
if(n < 0){
return 1/pow(x, -n);
}
if(n == 1){
return x;
}

// n is even
if(n % 2 == 0){
double half = pow(x, n/2);
return half * half;
}
else{
double half = pow(x, n/2);
return half * half * x;
}
}
};
说明:版权所有,转载请注明出处。 Coder007的博客
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。整体来看,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方法、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。
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