• 算法: 求数幂n次方50. Pow(x, n)


    50. Pow(x, n)

    Implement pow(x, n), which calculates x raised to the power n (i.e., xn).

    Example 1:

    Input: x = 2.00000, n = 10
    Output: 1024.00000
    
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    Example 2:

    Input: x = 2.10000, n = 3
    Output: 9.26100
    
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    Example 3:

    Input: x = 2.00000, n = -2
    Output: 0.25000
    Explanation: 2-2 = 1/22 = 1/4 = 0.25
    
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    Constraints:

    • -100.0 < x < 100.0
    • -231 <= n <= 231-1
    • n is an integer.
    • Either x is not zero or n > 0.
    • -104 <= xn <= 104

    1. 二分法解决, 递归解法

    在这里插入图片描述
    伪代码

    func binaryExp(x, n):
        if n == 0: return 1.0
        if n < 0: return 1.0 / binaryExp(x, -n)
       
        // Binary exponentiation steps.
        if n is odd: return x * binaryExp(x * x, (n - 1) / 2)
        otherwise: return binaryExp(x * x, n / 2)
    
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    class Solution:
        def myPow(self, x: float, n: int) -> float:
            # 边界条件:如果 n 等于 0,任何数的 0 次方都等于 1。
            if n == 0:
                return 1
           
            # 处理指数 n 为负数的情况
            if n < 0:
                # 使用倒数的方式来计算负数指数的幂
                return 1.0 / self.myPow(x, -1 * n)
           
            # 执行二进制指数计算。
            # 如果 'n' 为奇数,使用二进制指数计算 'n - 1',然后乘以 'x'
            if n % 2 == 1:
                return x * self.myPow(x * x, (n - 1) // 2)
            # 如果 'n' 为偶数,使用二进制指数计算 'n' 的一半
            else:
                return self.myPow(x * x, n // 2)
    
    
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    复杂度分析

    1. 时间复杂度:O(log n)
      在二进制指数计算中,每次将指数 n 除以 2,因此总共需要进行 log n 次迭代。
    2. 空间复杂度:O(log n)
      递归调用的最大深度是 log n,因此需要额外的空间来存储递归调用的状态。

    2. 遍历法解决

    class Solution:
        def myPow(self, x: float, n: int) -> float:
            # 边界条件:如果 n 等于 0,任何数的 0 次方都等于 1。
            if n == 0:
                return 1
    
            # 处理指数 n 为负数的情况
            if n < 0:
                n = -1 * n  # 将负数指数变为正数
                x = 1.0 / x  # 同时将底数 x 变为其倒数
    
            # 执行二进制指数计算。
            result = 1  # 初始化结果为 1
            while n != 0:
                # 如果 'n' 是奇数,将结果乘以 'x' 并将 'n' 减 1
                if n % 2 == 1:
                    result *= x
                    n -= 1
                # 如果 'n' 是偶数,将 'x' 自乘并将 'n' 减半,这相当于计算 x 的平方。
                x *= x
                n //= 2
    
            return result
    
    
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    复杂度分析:

    1. 时间复杂度:O(log n)
      在二进制指数计算中,每次将指数 n 除以 2,因此总共需要进行 log n 次迭代。
    2. 空间复杂度:O(1)
      除了存储结果和中间变量,没有使用额外的空间。
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/zgpeace/article/details/133580910