leetcode 69. x 的平方根
可以使用二分查找法或牛顿迭代法来实现 LeetCode 问题 69. x 的平方根。下面是使用二分查找法和牛顿迭代法的 C++ 实现。
二分查找法
#include <iostream>class Solution {
public:int mySqrt(int x) {if (x == 0) return 0;int left = 1, right = x, ans = 0;while (left <= right) {int mid = left + (right - left) / 2;if (mid <= x / mid) {ans = mid;left = mid + 1;} else {right = mid - 1;}}return ans;}
};int main() {Solution solution;int x = 8;std::cout << "The square root of " << x << " is " << solution.mySqrt(x) << std::endl;return 0;
}
牛顿迭代法
#include <iostream>class Solution {
public:int mySqrt(int x) {if (x == 0) return 0;double x0 = x;while (true) {double xi = 0.5 * (x0 + x / x0);if (abs(x0 - xi) < 1e-7) break;x0 = xi;}return static_cast<int>(x0);}
};int main() {Solution solution;int x = 8;std::cout << "The square root of " << x << " is " << solution.mySqrt(x) << std::endl;return 0;
}
解释
二分查找法
- 初始化:定义
left
为 1,right
为x
,并初始化ans
为 0。 - 循环:当
left
小于等于right
时,计算mid
作为中间值。 - 判断:如果
mid
的平方小于等于x
,说明mid
可能是平方根的一部分,更新ans
为mid
,并移动left
到mid + 1
。否则,移动right
到mid - 1
。 - 返回:循环结束后,返回
ans
。
牛顿迭代法
- 初始化:定义
x0
为x
。 - 迭代:计算
xi
,它是x0
和x / x0
的平均值。如果x0
和xi
的差异小于一个很小的值(如1e-7
),则停止迭代。 - 更新:将
x0
更新为xi
。 - 返回:将
x0
转换为整数并返回。
这两种方法都能有效地计算 x
的平方根,并且二分查找法的时间复杂度为 O(log x)
,牛顿迭代法的时间复杂度为 O(log x)
。你可以根据需要选择其中一种方法。
当然,使用图示和例子可以更直观地理解二分查找算法在计算平方根整数部分的过程。
例子:计算 10 的平方根的整数部分
我们以计算 10 的平方根为例,来展示整个过程。
步骤 1:初始化
left = 1
right = 10
ans = 0
步骤 2:开始二分查找
-
第一次迭代:
- 计算中点
mid = left + (right - left) / 2 = 1 + (10 - 1) / 2 = 5
- 检查
mid * mid
和x
的关系:5 * 5 = 25
,25 > 10,因此更新right
为mid - 1
,即right = 4
- 图示:
搜索区间: [1, 10] mid = 5, 5*5 > 10, 更新right = 4
- 计算中点
-
第二次迭代:
- 计算中点
mid = left + (right - left) / 2 = 1 + (4 - 1) / 2 = 2
- 检查
mid * mid
和x
的关系:2 * 2 = 4
,4 < 10,因此更新ans
为mid
,并更新left
为mid + 1
,即left = 3
- 图示:
搜索区间: [1, 4] mid = 2, 2*2 < 10, 更新left = 3, ans = 2
- 计算中点
-
第三次迭代:
- 计算中点
mid = left + (right - left) / 2 = 3 + (4 - 3) / 2 = 3
- 检查
mid * mid
和x
的关系:3 * 3 = 9
,9 < 10,因此更新ans
为mid
,并更新left
为mid + 1
,即left = 4
- 图示:
搜索区间: [3, 4] mid = 3, 3*3 < 10, 更新left = 4, ans = 3
- 计算中点
-
第四次迭代:
- 计算中点
mid = left + (right - left) / 2 = 4 + (4 - 4) / 2 = 4
- 检查
mid * mid
和x
的关系:4 * 4 = 16
,16 > 10,因此更新right
为mid - 1
,即right = 3
- 图示:
搜索区间: [4, 4] mid = 4, 4*4 > 10, 更新right = 3
- 计算中点
结束循环
当 left
> right
时,退出循环,此时 ans
保存的就是最大的满足条件的整数。最终结果为 ans = 3
,所以 10 的平方根的整数部分是 3。
代码对应的流程
- 初始化
left
、right
和ans
- 在每次迭代中计算
mid
并比较mid * mid
和x
- 如果
mid * mid
小于等于x
,则更新ans
并右移left
- 如果
mid * mid
大于x
,则左移right
- 如果
- 循环结束后,返回
ans
图示
初始区间: [1, 10]第一次迭代:
mid = 5, 5*5 > 10, 更新right = 4
搜索区间变为: [1, 4]第二次迭代:
mid = 2, 2*2 < 10, 更新left = 3, ans = 2
搜索区间变为: [3, 4]第三次迭代:
mid = 3, 3*3 < 10, 更新left = 4, ans = 3
搜索区间变为: [4, 4]第四次迭代:
mid = 4, 4*4 > 10, 更新right = 3
搜索区间变为: [4, 3]循环结束,返回 ans = 3
这样,通过二分查找,我们成功找到并返回了 10 的平方根的整数部分 3。
相关文章:

leetcode 69. x 的平方根
可以使用二分查找法或牛顿迭代法来实现 LeetCode 问题 69. x 的平方根。下面是使用二分查找法和牛顿迭代法的 C 实现。 二分查找法 #include <iostream>class Solution { public:int mySqrt(int x) {if (x 0) return 0;int left 1, right x, ans 0;while (left <…...

基于词级ngram的词袋模型对twitter数据进行情感分析
按照阿光的项目做出了学习笔记,pytorch深度学习实战项目100例 基于词级ngram的词袋模型对twitter数据进行情感分析 什么是 N 符? N 格是指给定文本或语音样本中 n 个项目的连续序列。这些项目可以是音素、音节、字母、单词或碱基对,具体取…...

Linux-Centos-改密码(单用户登陆)
笔记一: centos7单用户修改root密码 在CentOS 7中,如果您是唯一的用户或者您确信其他用户不会登录,您可以按照以下步骤来修改root密码: 1.重启系统。 2.启动时出现引导界面时,按任意键进入GRUB菜单。 3.选择要启动的内…...

java实现OCR图片识别,RapidOcr开源免费
先看一下识别效果(自我感觉很牛逼),比Tess4J Tesseract省事,这个还需要训练,安装软件、下载语言包什么的 很费事,关键识别率不高 RapidOcr不管文字的横竖,还是斜的都能识别(代码实现…...

PCB工艺边设计准则
在PCB设计时,通常会在电路板的边缘预留一定的空间,这部分空间被称为工艺边。它有助于在生产过程中确保电路板的尺寸和形状的准确性。以使得组装时更加顺畅、便捷。而工艺边的加工,使得线路板上的元件可以精准地与设备对接,从而提高…...

CTF-NSSCTF题单[GKCTF2020]
[GKCTF 2020]CheckIN 这道题目考察:php7-gc-bypass漏洞 打开这道题目,开始以为考察反序列化,但实际并不是,这里直接用$_REQUEST传入了参数便可以利用了。这里出现了一个eval()函数,猜测考察命…...

redis的分片集群(仅供自己参考)
前言:为什么使用分片集群:因为redis的主从和哨兵机制主要是用来解决redis的高并发读的问题,还有redis的高并发的写的问题没有解决。使用分片集群就可以很好的解决redis写的问题,有多个master就可以实现并发的写。同时,…...

自动驾驶-机器人-slam-定位面经和面试知识系列01之常考公式推导(01)
李群李代数扰动bundle adjustment 这个博客系列会分为C STL-面经、常考公式推导和SLAM面经面试题等三个系列进行更新,基本涵盖了自己秋招历程被问过的面试内容(除了实习和学校项目相关的具体细节)。在知乎和牛客也会同步更新,全网…...

netty入门-5 ServerBootstrap与Bootstarp
前言 本来这篇应该紧接着说明Future和Promise。 但是考虑前文第三篇即用到了ServerBootstrap来启动一个服务器,并且我读的闪电侠netty,先写的服务器与客户端启动这部分。索性就先写出来了。主要内容来自闪电侠netty ServerBootstrap ServerBootstrap就…...

JavaEE - Spring Boot 简介
1.Maven 1.1 什么是Maven 翻译过来就是: Maven是⼀个项⽬管理⼯具。基于POM(Project Object Model,项⽬对象模型)的概念,Maven可以通 过⼀⼩段描述信息来管理项⽬的构建,报告和⽂档的项⽬管理⼯具软件。 可以理解为:Maven是一个项目管理工具…...

SwiftUI革新:Xcode UI开发的新纪元
SwiftUI革新:Xcode UI开发的新纪元 SwiftUI作为Apple推出的声明式UI框架,彻底改变了在Xcode中构建用户界面的方式。它不仅简化了代码,还提高了开发效率,并且使得UI设计更加直观和灵活。本文将深入探讨如何在Xcode中使用SwiftUI进…...

22、基于共享内存的数据结构——用十个块来提高并发性
初级代码游戏的专栏介绍与文章目录-CSDN博客 我的github:codetoys,所有代码都将会位于ctfc库中。已经放入库中我会指出在库中的位置。 这些代码大部分以Linux为目标但部分代码是纯C的,可以在任何平台上使用。 为了提高并发性,把…...

【ffmpeg命令入门】实现画中画
文章目录 前言画中画是什么画中画的外观描述效果展示为什么要用画中画应用场景示例 使用FFmpeg添加画中画示例命令参数解释调整嵌入视频的位置调整嵌入视频的大小处理音频 总结 前言 FFmpeg 是一款强大的多媒体处理工具,广泛用于音视频的录制、转换和流处理。它不仅…...

基于 LangChain+LangGraph 来实现一个翻译项目
相信大家在看文档的时候,有时会比较苦恼,比如 AI 相关的文档都是外文,中文文档比较少,看起来会比较吃力,有的时候会看不懂,翻译软件又翻得很乱,完全看不了,今天就基于 LangChain 和 …...

javascript 如何将 json 格式数组转为 excel 表格| sheetJS
案例 // https://unpkg.com/xlsx0.18.5/dist/xlsx.full.min.js function exportXlsx(jsonData, fileName , mine null) {const workbook XLSX.utils.book_new();// 将JSON数组转换成工作表const worksheet XLSX.utils.json_to_sheet(jsonData);// 向工作簿添加工作表XLSX.…...

网页制作技术在未来会如何影响人们的生活?
网页制作技术在未来会如何影响人们的生活? 李升伟 网页制作技术在未来可能会从以下几个方面显著影响人们的生活: 1. 工作与学习方式的变革:远程办公和在线教育将更加普及和高效。通过精心制作的网页,人们能够实现更便捷的协作…...

【计算机网络】网络层——IPv4地址(个人笔记)
学习日期:2024.7.24 内容摘要:IPv4地址,分类编址,子网,无分类编址 IPv4地址概述 在TCP/IP体系中,IP地址是一个最基本的概念,IPv4地址就是给因特网上的每一台主机的每一个接口分配一个在全世界…...

c++ 学习笔记之多线程:线程锁,条件变量,唤醒指定线程
基于CAS线程加锁方式 CAS(Compare-And-Swap)和 mutex 都是用于实现线程安全的技术,但它们适用于不同的场景,具有不同的性能和复杂性。下面是对两者的区别和使用场景的详细解释: CAS(Compare-And-Swap&…...

《0基础》学习Python——第二十三讲__网络爬虫/<6>爬取哔哩哔哩视频
一、在B站上爬取一段视频(B站视频有音频和视频两个部分) 1、获取URL 注意:很多平台都有反爬取的机制,B站也不例外 首先按下F12找到第一条复制URL 2、UA伪装,下列图片中(注意代码书写格式) 3、Co…...

第13周 简历职位功能开发与Zookeeper实战
第13周 简历职位功能开发与Zookeeper实战 本章概述1. Mysql8窗口函数over使用1.1 演示表结构与数据1.2 案例1:获取男女总分数1.3 案例2****************************************************************************************本章概述 1. Mysql8窗口函数over使用 参考案例…...

什么是大型语言模型 (LLM)
本章探讨下,人工智能如何彻底改变我们理解和与语言互动的方式 大型语言模型 (LLM) 代表了人工智能的突破,它采用具有广泛参数的神经网络技术进行高级语言处理。 本文探讨了 LLM 的演变、架构、应用和挑战,重点关注其在自然语言处理 (NLP) 领…...

【人工智能】AI时代:探索个人潜能的新视角
文章目录 🍊Al时代的个人发展1 AI的高速发展意味着什么1.1 生产力大幅提升1.2 生产关系的改变1.3 产品范式1.4 产业革命1.5 Al的局限性1.5.1局限一:大模型的幻觉1.5.2 局限二:Token 2 个体如何应对这种改变?2.1 职场人2.2 K12家长2.3 大学生2.4 创业者 …...

pyaudio VAD通过声音音频值分贝大小检测没人说话自动停止录制
效果可能说话声音小可能不被监听到,需要更改QUIET_DB阈值,另外delay_time值是低于阈值多久就可以停止保存当前的语音 import pyaudio import waveimport sys import numpy as npdef record_auto(MIC_INDEX=1):开启麦克风录音,保存至temp/speech_record.wav音频文件音量超过…...

《后端程序猿 · @Value 注释说明》
📢 大家好,我是 【战神刘玉栋】,有10多年的研发经验,致力于前后端技术栈的知识沉淀和传播。 💗 🌻 CSDN入驻不久,希望大家多多支持,后续会继续提升文章质量,绝不滥竽充数…...

【LeetCode】71.简化路径
1. 题目 2. 分析 3. 代码 我写了一版很复杂的代码: class Solution:def simplifyPath(self, path: str) -> str:operator [] # 操作符的栈dir_name [] # 文件名的栈idx 0cur_dir_name ""while(idx < len(path)):if path[idx] /:operator.ap…...

DockerCompose 安装环境
1. Redis version: 3 services:redis:image: redis:6.2.12container_name: redisports:- "6379:6379"environment:TZ: Asia/Shanghaivolumes:# 本地数据目录要先执行 chmod 777 /usr/local/docker/redis/data 赋予读写权限,否则将无法写入数据- /usr/loc…...

学习笔记之JAVA篇(0724)
p 方法 方法声明格式: [修饰符1 修饰符2 ...] 返回值类型 方法名(形式参数列表){ java语句;......; } 方法调用方式 普通方法对象.方法名(实参列表)静态方法类名.方法名(实参列表) 方法的详…...

【Android】广播机制
【Android】广播机制 前言 广播机制是Android中一种非常重要的通信机制,用于在应用程序之间或应用程序的不同组件之间传递信息。广播可以是系统广播,也可以是自定义广播。广播机制主要包括标准广播和有序广播两种类型。 简介 在Android中,…...

【.NET全栈】ASP.NET开发Web应用——ASP.NET数据绑定技术
文章目录 前言一、绑定技术基础1、单值绑定2、重复值绑定 二、数据源控件1、数据绑定的页面生存周期2、SqlDataSource3、使用参数过滤数据4、更新数据和并发处理5、编程执行SqlDataSource命令6、ObjectDataSource控件介绍7、创建业务对象类8、在ObiectDataSource中使用参数9、使…...

MySQL的账户管理
目录 1 密码策略 1.1 查看数据库当前密码策略: 1.2 查看密码设置策略 1.3 密码强度检查等级解释(validate_password.policy) 2 新建登录账户 3 账户授权 3.1 赋权原则 3.2 常见的用户权限 3.3 查看权限 3.4 赋权语法 4 实例 4.1 示例1&#x…...