[leetcode] pow(x,n)

实现浮点类型的幂运算，函数原型为:

double pow(double x, int n)

下面介绍一下解决该问题的几种方法以及要注意的地方：

1)最直观容易想到的方法就是用递归方法求n个x的乘积，注意考虑n的正负号，时间复杂度为O(n)
(注：有一个小问题，当n < 0时，此方法直接返回return 1.0/pow(x,-n)实际上是错误的，例如当int为32位时，n的最小值为-2147483648（-2^31)，-n为2147483648，溢出。故原文作者在本篇文章末尾提出了修改的方法return 1.0 / (pow(x,INT_MAX)*x))

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double pow(double x, int n)

{

if(n==0)

return 1.0;

if(n<0)

return 1.0/pow(x,-n);

return x*pow(x,n-1);

}

2)考虑到n个x相乘式子的对称关系，可以对上述方法进行改进，从而得到一种时间复杂度为O(logn)的方法，递归关系可以表示为pow(x,n) = pow(x,n/2)*pow(x,n-n/2)

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double pow(double x, int n)

{

if(n==0)

return 1.0;

if(n<0)

return 1.0/pow(x,-n);

double half = pow(x,n>>1);

if(n%2==0)

return half*half;

else

return half*half*x;

}

3)除了上述方法，这里还提到了一种十分巧妙并且快速的方法，原文描述如下：

Consider the binary representation of n. For example, if it is "10001011", then x^n = x^(1+2+8+128) = x^1 * x^2 * x^8 * x^128. Thus, we don't want to loop n times to calculate x^n. To speed up, we loop through each bit, if the i-th bit is 1, then we add x^(1
<< i) to the result. Since (1 << i) is a power of 2, x^(1<<(i+1)) = square(x^(1<<i)). The loop executes for a maximum of log(n) times.

该方法通过扫描n的二进制表示形式里不同位置上的1，来计算x的幂次

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double my_pow(double x, int n)

{

if(n==0)

return 1.0;

if(n<0)

return 1.0 / pow(x,-n);

double ans = 1.0 ;

for(; n>0; x *= x, n>>=1)

{

if(n&1>0)

ans *= x;

}

return ans;

}

为了正确计算x的n次幂，还需要考虑到以下一些情况：

1) x取值为0时，0的正数次幂是1，而负数次幂是没有意义的；判断x是否等于0不能直接用“==”。

2) 对于n取值INT_MIN时，-n并不是INT_MAX，这时需要格外小心。

3) 尽量使用移位运算来代替除法运算，加快算法执行的速度。

最后附上自己在LeetCode上Accepted的代码：

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class Solution {

public:

double pow(double x, int n) {

// Start typing your C/C++ solution below

// DO NOT write int main() function

if(n<0)

{

if(n==INT_MIN)

return 1.0 / (pow(x,INT_MAX)*x);

else

return 1.0 / pow(x,-n);

}

if(n==0)

return 1.0;

double ans = 1.0 ;

for(;n>0; x *= x, n>>=1)

{

if(n&1>0)

ans *= x;

}

return ans;

}

};