Leetcode: Pow(x, n)

本文详细介绍了使用递归方法求幂运算的实现方式,通过分治策略减少计算次数,显著提高效率。同时,提供了一个易于理解且代码精简的示例,帮助读者快速掌握此技巧。

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

Recursive solution is easier to understand. It uses the divide-and-conquer approach, which also runs in  time. The formula is shown below:

And the code is quite simple and straightforward.

code:

 1 class Solution {
 2 public:
 3     double pow(double x, int n) {
 4         // Start typing your C/C++ solution below
 5         // DO NOT write int main() function
 6         if (n == 0)
 7             return 1.0;
 8         double half = pow(x, n/2);
 9         if (n % 2 == 0)
10             return half * half;
11         else if(n > 0)
12             return half * half * x;
13         else 
14             return half * half / x;
15     }
16 };

 

转载于:https://www.cnblogs.com/caijinlong/archive/2013/05/02/3054606.html

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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