求浮点数的整数次幂

本文介绍了一种不使用内置Math.pow()方法计算浮点数的整数次幂的方法。通过位运算和逐步累乘实现高效计算,展示了如何利用二进制特性进行优化,并给出具体实现代码。

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/**
     * 求浮点数的整数次幂(不使用 Math.pow() 方法)
     * pow(0.99, 365) = 0.025 (每天做少一点,每年积累的仅有40分之一)
     * pow(1.01, 365) = 37.78 (每天努力一点,每年收获38倍成果)
     *
     * @param number double
     * @param times  int
     * @return double
     */
    public static double pow(double number, int times) {
        // 非正整数处理
        if (times == 0) {
            return 1;
        }
        boolean isNegative = times < 0;
        if (isNegative) {
            times = -times;
        }
        // 取幂次二进制串
        StringBuilder builder = new StringBuilder();
        while (times > 0) {
            builder.append(times % 2);
            times /= 2;
        }
        String str = builder.toString();
        // 计算以2为递增幂次的积
        int len = str.length();
        double[] record = new double[len];
        record[0] = number;
        for (int i = 1; i < len; i++) {
            record[i] = record[i - 1] * record[i - 1];
        }
        // 逐项乘积求和
        double sum = 1;
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            if ('1' == str.charAt(i)) {
                sum *= record[i];
            }
        }
        return isNegative ? 1 / sum : sum;
    }
### C++ 中实现整数次幂的方法 在 C++ 中,`pow` 函数可以用于计算任意实数的幂。对于专门处理整数次幂的情况,除了使用标准库中的 `pow` 函数外,还可以通过编写更高效的算法来优化性能。 #### 使用标准库函数 `pow` 为了调用 `pow` 函数,程序需要包含 `<cmath>` 或者 `<math.h>` 头文件[^3]。下面是一个简单的例子展示如何利用此函数完成整数次幂的操作: ```cpp #include <iostream> #include <cmath> int main() { int base = 2; int exponent = 3; double result = pow(static_cast<double>(base), exponent); std::cout << base << "^" << exponent << " = " << static_cast<int>(result) << std::endl; return 0; } ``` 需要注意的是,在这里进行了两次类型转换:一次是在传入参数之前将整型变量转成双精度浮点数;另一次则是在获取到结果之后再将其变回整型数值。这样做是为了防止由于数据类型的不匹配而导致潜在错误的发生。 #### 自定义整数次幂函数 如果仅限于解正整数范围内的乘方问题,则可以通过迭代或者递归来构建专属版本的幂运算器。这种方法不仅能够提高效率而且还能避免因浮点误差带来的影响。 ##### 迭代方式 采用循环结构重复相乘直到达到指定次数为止。 ```cpp long long integerPower(int base, unsigned int exp){ long long res = 1; while (exp--) { res *= base; } return res; } // 测试代码片段 std::cout << "Using custom function: " << "2^3 = " << integerPower(2, 3) << "\n"; ``` ##### 递归方式 基于分治策略减少不必要的重复计算量,特别是当指数较大时效果明显。 ```cpp unsigned long long fastExponentiation(unsigned int a,unsigned int n){ if(n==0)return 1; else if(n%2==0){ unsigned long long half=fastExponentiation(a,n/2); return half*half; }else{ return a * fastExponentiation(a,n-1); } } // 测试代码片段 std::cout << "Fast Exponentiation: " << "2^5 = " << fastExponentiation(2, 5) << "\n"; ``` 上述两种自定义方案都适用于处理较小规模的数据集。然而面对极端情况下的输入值(比如非常大的基数或是极高的指数),可能还需要考虑溢出保护机制以及大数支持等问题。
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