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## 题目地址(50. Pow(x, n))
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https://leetcode-cn.com/problems/powx-n/description/
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## 题目描述
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实现 pow(x, n) ,即计算 x 的 n 次幂函数。
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示例 1:
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输入: 2.00000, 10
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输出: 1024.00000
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示例 2:
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输入: 2.10000, 3
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输出: 9.26100
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示例 3:
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输入: 2.00000, -2
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输出: 0.25000
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解释: 2-2 = 1/22 = 1/4 = 0.25
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说明:
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-100.0 < x < 100.0
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n 是 32 位有符号整数,其数值范围是 [−231, 231 − 1] 。
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```
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## 解法零 - 遍历法
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### 思路
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这道题是让我们实现数学函数`幂`,因此直接调用系统内置函数是不被允许的。
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符合直觉的做法是`将x乘以n次`,这种做法的时间复杂度是$O(N)$。
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经实际测试,这种做法果然超时了。测试用例通过 291/304,在 `0.00001\n2147483647`这个测试用例挂掉了。如果是面试,这个解法可以作为一种兜底解法。
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### 代码
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语言支持: Python3
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Python3 Code:
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```python
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class Solution:
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def myPow(self, x: float, n: int) -> float:
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if n == 0:
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return 1
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if n < 0:
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return 1 / self.myPow(x, -n)
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res = 1
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for _ in range(n):
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res *= x
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return res
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```
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## 解法一 - 普通递归(超时法)
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### 思路
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首先我们要知道:
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- 如果想要求 x ^ 4,那么我们可以求 (x^2)^2
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- 如果是奇数,会有一点不同。 比如 x ^ 5 就等价于 x \* (x^2)^2。
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> 当然 x ^ 5 可以等价于 (x ^ 2) ^ 2.5, 但是这不相当于直接调用了幂函数了么。对于整数,我们可以很方便的模拟,但是小数就不方便了。
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我们的思路就是:
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- 将 n 地板除 2,我们不妨设结果为 a
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- 那么 myPow(x, n) 就等价于 `myPow(x, a) * myPow(x, n - a)`
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很可惜这种算法也会超时,原因在于重复计算会比较多,你可以试一下缓存一下计算看能不能通过。
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> 如果你搞不清楚有哪些重复计算,建议画图理解一下。
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### 代码
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语言支持: Python3
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Python3 Code:
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```python
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class Solution:
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def myPow(self, x: float, n: int) -> float:
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if n == 0:
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return 1
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if n == 1:
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return x
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if n < 0:
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return 1 / self.myPow(x, -n)
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return self.myPow(x, n // 2) * self.myPow(x, n - n // 2)
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```
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## 解法二 - 优化递归
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### 思路
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上面的解法每次直接 myPow 都会调用两次自己。我们不从缓存计算角度,而是从减少这种调用的角度来优化。
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我们考虑 myPow 只调用一次自身可以么? 没错,是可以的。
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我们的思路就是:
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- 如果 n 是偶数,我们将 n 折半,底数变为 x^2
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- 如果 n 是奇数, 我们将 n 减去 1 ,底数不变,得到的结果再乘上底数 x
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这样终于可以 AC。
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### 代码
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语言支持: Python3
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Python3 Code:
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```python
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class Solution:
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def myPow(self, x: float, n: int) -> float:
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if n == 0:
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return 1
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if n == 1:
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return x
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if n < 0:
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return 1 / self.myPow(x, -n)
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return self.myPow(x _ x, n // 2) if n % 2 == 0 else x _ self.myPow(x, n - 1)
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## 解法三 - 位运算
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### 思路
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我们来从位(bit)的角度来看一下这道题。如果你经常看我的题解和文章的话,可能知道我之前写过几次相关的“从位的角度思考分治法”,比如 LeetCode [458.可怜的小猪](https://leetcode-cn.com/problems/poor-pigs/description/)。
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以 x 的 10 次方举例。10 的 2 进制是 1010,然后用 2 进制转 10 进制的方法把它展成 2 的幂次的和。
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![](https://tva1.sinaimg.cn/large/006tNbRwly1gbdseolzbmj30t802mjrk.jpg)
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![](https://tva1.sinaimg.cn/large/006tNbRwly1gbdssrrsh6j30xp0u040e.jpg)
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因此我们的算法就是:
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- 不断的求解 x 的 2^0 次方,x 的 2^1 次方,x 的 2^2 次方等等。
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- 将 n 转化为二进制表示
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- 将 n 的二进制表示中`1的位置`pick 出来。比如 n 的第 i 位为 1,那么就将 x^i pick 出来。
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- 将 pick 出来的结果相乘
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![](https://tva1.sinaimg.cn/large/006tNbRwly1gbdtiky90rj30vq0hcab4.jpg)
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这里有两个问题:
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第一个问题是`似乎我们需要存储 x^i 以便后续相乘的时候用到`。实际上,我们并不需要这么做。我们可以采取一次遍历的方式来完成,具体看代码。
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第二个问题是,如果我们从低位到高位计算的时候,我们如何判断最高位置是否为 1?我们需要一个 bitmask 来完成,这种算法我们甚至需要借助一个额外的变量。 然而我们可以 hack 一下,直接从高位到低位进行计算,这个时候我们只需要判断最后一位是否为 1 就可以了,这个就简单了,我们直接和 1 进行一次`与运算`即可。
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### 代码
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语言支持: Python3
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Python3 Code:
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```python
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class Solution:
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def myPow(self, x: float, n: int) -> float:
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if n < 0:
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return 1 / self.myPow(x, -n)
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res = 1
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while n:
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if n & 1 == 1:
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res *= x
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x *= x
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n >>= 1
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return res
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```
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## 关键点解析
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- 超时分析
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- hashtable
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- 数学分析
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- 位运算
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- 二进制转十进制
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## 相关题目
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- [458.可怜的小猪](https://leetcode-cn.com/problems/poor-pigs/description/)
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![](https://tva1.sinaimg.cn/large/006tNbRwgy1gbdrfn9n2wj30wn0u0dp2.jpg)
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