本篇内容主要讲解“怎么用python实现一个指数运算”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“怎么用python实现一个指数运算”吧!
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这个题目有很简单,就是实现一个指数运算方法,但是对于递归次数和运算时间有约束。
指数运算,就是pow(x,n), x可以是浮点数,输入为x为2.000,n为10,返回1024.000;其中指数n可以为负数。
Input: 2.00000, 10
Output: 1024.00000
其实python默认内置的指数计算符号是**,比如上面就是2.000**10;直接就是用return x**n提交竟然也通过了,还比62%的时间快。
想想当然不是那么搞得,思考了下,直接一个一个乘积计算必定超过运算效率约束;可以用二分法,比如pow(x,n),如果n为偶数,可以分为pow(x,n/2)*pow(x,n/2);如果n非偶数就是多乘一次x,其他就是偶数。然后在使用缓存字典方法,避免重复计算。
在后面计算时候发现,测试系统是不会每次计算不同(x,n)都新建对象来刷新缓存字典,造成第二次的(x,n)都使用第一次的缓存字典;所以每次新的的(x,n)的时候都情况下缓存字典。
提交后,发现比87%的提交答案都快。和用python自带的n**x 对比也是快那么一些。
代码如下:
class Solution: cacheDict = {} def myRecursion(self,x,n): if n in self.cacheDict.keys(): return self.cacheDict[n] if n%2 == 1: productRe = self.myRecursion(x, (n-1)/2)*self.myRecursion(x, (n-1)/2)*x else: productRe = self.myRecursion(x, n/2)*self.myRecursion(x, n/2) self.cacheDict[n] = productRe return productRe def myPow(self, x, n) -> float: if n < 0: self.cacheDict = {0:1,1:1/x} return self.myRecursion(1.0/x, abs(n)) else: self.cacheDict = {0:1,1:x} return self.myRecursion(x, n)
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本文标题:怎么用python实现一个指数运算
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