博客
关于我
领扣--X的平方根--Python实现
阅读量:174 次
发布时间:2019-02-28

本文共 797 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

要实现一个计算整数平方根的Python函数,我们可以使用二分查找的方法。这种方法高效且能够在有界的搜索范围内快速找到答案。

方法思路

  • 问题分析:我们需要计算一个非负整数x的整数平方根,结果只保留整数部分。例如,输入8的平方根是2.828,返回2。
  • 二分查找:由于平方根函数在0到x之间是递增的,我们可以使用二分查找来高效地缩小搜索范围。初始化范围为0到x。
  • 循环条件:当当前猜测值r大于x除以r的结果时,说明r太大了,需要调整。每次调整r的值为(r + x//r) // 2。
  • 边界处理:如果x小于等于1,直接返回x,因为这些情况的平方根即为x本身。
  • 解决代码

    class Solution:    def mySqrt(self, x):        """计算x的整数平方根"""        if x <= 1:            return x        r = x        while r > x // r:            r = (r + x // r) // 2        return r# 创建一个解决方案实例solution = Solution()# 测试示例print(solution.mySqrt(9))  # 输出3print(9 // 9)  # 输出1print(solution.mySqrt(8))  # 输出2

    代码解释

    • 类定义:定义了一个名为Solution的类,包含一个静态方法mySqrt,用来计算整数平方根。
    • 边界检查:如果输入x小于等于1,直接返回x,因为这些情况的平方根即为x本身。
    • 初始化范围:将初始猜测值r设置为x。
    • 二分查找循环:当r大于x//r时,继续调整r的值,直到r小于等于x//r为止。
    • 返回结果:循环结束后返回整数平方根r。

    这种方法确保了在O(log n)的时间复杂度内完成搜索,效率非常高。

    转载地址:http://oumn.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    pandas :to_excel() float_format
    查看>>
    pandas :加入有条件的数据框
    查看>>
    pandas :将多列汇总为一列,没有最后一列
    查看>>
    pandas :将时间戳转换为 datetime.date
    查看>>
    pandas :将行取消堆叠到新列中
    查看>>
    pandas :设置编号.最大行数
    查看>>
    pandas DataFrame 中的自定义浮点格式
    查看>>
    Pandas DataFrame 的 describe()方法详解-ChatGPT4o作答
    查看>>
    Pandas DataFrame中删除列级的方法链接解决方案
    查看>>
    Pandas DataFrame中的列从浮点数输出到货币(负值)
    查看>>
    Pandas DataFrame中的列从浮点数输出到货币(负值)
    查看>>
    Pandas DataFrame多索引透视表-删除空头和轴行
    查看>>
    pandas DataFrame的一些操作
    查看>>
    Pandas Dataframe的日志文件
    查看>>
    Pandas df.iterrows() 并行化
    查看>>
    Pandas drop_duplicates 方法不适用于包含列表的数据框
    查看>>
    pandas groupby 和过滤器
    查看>>
    pandas GROUPBY+变换和多列
    查看>>
    pandas Groupby:创建两列的Groupby时,如何按正确的顺序对工作日进行排序?
    查看>>
    Pandas matplotlib 无法显示中文
    查看>>