面试题11:给定一个double类型的浮点数base和int类型的整数exponent。求base的exponent次方。面试
思路1:brute force 累乘法,时间复杂度O(n)
挨个乘,exponent 为 n,则累乘 n 次得出结果。
思路2:使用递归,时间复杂度O(logn)
当n为偶数,a^n =(a^n/2)*(a^n/2)
当n为奇数,a^n = a^[(n-1)/2] * a^[(n-1)/2] * a
思路3:同递归的思路,但采用循环法(递归和循环都是能够互换的)
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public double Power(double base, int exponent) {
if(base == 0) {
return 0;
}
double result = 1.0;
int positiveExponent = Math.abs(exponent);
for(int i=1; i<=positiveExponent; i++) {
result *= base;
}
return exponent < 0 ? 1/result : result;
}
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public class Solution {
public double Power(double base, int exponent) {
if(base == 0) {
return 0;
}
int positiveExponent = Math.abs(exponent);
double result = PowerPositiveExponent(base, positiveExponent);
return exponent < 0 ? 1 / result : result;
}
private double PowerPositiveExponent(double base, int n){
if(n == 0) {
return 1.0;
}
if(n == 1) {
return base;
}
double result = PowerPositiveExponent(base, n >> 1);
result *= result;
if((n & 1) == 1) {
result *= base;
}
return result;
}
}
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public class Solution {
public double Power(double base, int exponent) {
if(base == 0) {
return 0;
}
double result = 1.0;
int positiveExp = Math.abs(exponent);
while(positiveExp != 0){
//此处判断奇数,这一步至少会走两次:
//若是是奇数,第一次就会进入这个判断。移位到最后为1时,也会进入这个判断
if((positiveExp & 1) == 1){
result *= base;
}
base *= base;
positiveExp = positiveExp >> 1;
}
return exponent < 0 ? 1 / result : result;
}
}
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通常是想不出后面的思路的,记住便可。思想都是保存中间值,避免重复计算。算法
这个思想本质上和 《斐波那契算法 》的保存中间值的思想是同样的。bash