第90期-基础算法:递归 Pow(x, n)
1 问题描述
实现 pow(x, n) ,即计算 x 的 n 次幂函数(即,xn)。
示例 1:
输入: x = 2.00000, n = 10
输出: 1024.00000
示例 2:
输入: x = 2.10000, n = 3
输出: 9.26100
示例 1:
输入: x = 2.00000, n = -2
输出: 0.25000
解释: 2**-1 = 1/2**2 = 1/4 = 0.25
初始代码
from typing import List class Solution: def myPow(self, x: float, n: int) -> float: #在此之间填写代码 print(Solution().myPow(2.0,10)) print(Solution().myPow(2.1,3)) print(Solution().myPow(2.0,-2))
2 解题思路
- 标签:快速幂 + 递归
- 「快速幂算法」的本质是分治算法。举个例子,如果我们要计算 x^{64},我们可以按照:
![image.jpg]()
- 从 xx 开始,每次直接把上一次的结果进行平方,计算 66 次就可以得到 x^{64}的值,而不需要对 xx 乘 6363 次 xx。
- 再举一个例子,如果我们要计算 x^{77},我们可以按照:
![image.jpg]()
- 直接从左到右进行推导看上去很困难,因为在每一步中,我们不知道在将上一次的结果平方之后,还需不需要额外乘 xx。但如果我们从右往左看,分治的思想就十分明显了:
-
- 当我们要计算 x^n 时,我们可以先递归地计算出 y = x^[n/2]其中[a]表示对 a 进行下取整;
-
- 根据递归计算的结果,如果 n 为偶数,那么 x^n = y^2 ;如果 n 为奇数,那么 x^n = y^2 *x;
-
- 递归的边界为 n = 0,任意数的 0 次方均为 1。
#3 解题方法
from typing import List class Solution: def myPow(self, x: float, n: int) -> float: def quickMul(N): if N == 0: return 1.0 y = quickMul(N // 2) return y * y if N % 2 == 0 else y * y * x return quickMul(n) if n >= 0 else 1.0 / quickMul(-n) print(Solution().myPow(2.0,10)) print(Solution().myPow(2.1,3)) print(Solution().myPow(2.0,-2))
第1-3,12-14行: 题目中已经给出的信息,运行代码时要根据这些代码进行编辑
第4行: 创建quickMul函数
第5-6行: 结束条件:当N=0时,返回1.0(任意数的0次方都为1)
第7行: 定义变量y为N除以二的整数部分的递归结果
第8行: 若N整除2,则直接返回yy,否则返回yy*x
第10行: 当n>=0时,利用quickMul函数返回结果,否则,返回-n情况下的倒数
代码运行结果为:
#算法讲解
这里用到了基础算法:递归,简单讲解下这个算法:
什么是递归
程序调用自身的编程技巧称为递归
递归做为一种算法在程序设计语言中广泛应用。
递归算法一般用于解决三类问题:
(1)数据的定义是按递归定义的。(Fibonacci函数)
(2)问题解法按递归算法实现。
(3)数据的结构形式是按递归定义的。
递归函数特征
必须有一个明确的结束条件;
每次进入更深一层递归时,问题规模相比上次递归都应有所减少
相邻两次重复之间有紧密的联系,前一次要为后一次做准备(通常前一次的输出就作为后一次的输入)。
递归效率不高,递归层次过多会导致栈溢出(在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的,每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,每当函数返回,栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出)



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