题目:

Implement pow(xn).

代码:

class Solution {
public:
double myPow(double x, int n)
{
double ret = Solution::positivePow(fabs(x), abs(n));
if ( n> )
{
if ( x< && n& )
{
return - * ret;
}
}
else
{
if ( x< && abs(n)& )
{
return - / ret;
}
return / ret;
}
return ret;
}
static double positivePow(double x, int n)
{
if ( n== ) return ;
if ( n== ) return x;
double v1 = Solution::positivePow(x, n/);
double v2 = n& ? x : ;
return v1 * v1 * v2;
}
};

tips:

1. 考察binary search的思想,把计算复杂度由O(n)降低为O(logn)

2. 有个细节就是判断奇数偶数的时候,用bit判断,效率能略高一些。其实自己对计算机内部怎么执行加减乘除的原理应该是学过,但是忘记了,回头复习下。

===========================================

第二次过这道题,参考了之前的思路,分类讨论细一些,一次AC了。

class Solution {
public:
double myPow(double x, int n)
{
double ret = ;
ret = Solution::pow(fabs(x), abs(n));
if ( x> )
{
if ( n>= )
{
return ret;
}
else
{
return / ret;
}
}
else
{
if ( n & )
{
if ( n> )
{
return -ret;
}
else
{
return - / ret;
}
}
else
{
if ( n> )
{
return ret;
}
else
{
return / ret;
}
} }
}
static double pow(double x, int n)
{
if (n==) return ;
if (n==) return x;
double val = Solution::pow(x, n/);
double remain = n & ? x : ;
return val * val * remain;
}
};

=====================================

第三次过,代码简洁了一些。主要是把x为0单独处理一下。

class Solution {
public:
double myPow(double x, int n)
{
double ret = ;
if ( fabs(x-)<1e- ) return 0.0;
ret = Solution::pow(fabs(x), abs(n));
if (x>)
{
if ( n< )
{
ret = 1.0 / ret;
}
}
else
{
if ( n & )
{
ret = -ret;
}
if ( n< )
{
ret = 1.0 / ret;
}
}
return ret;
}
static double pow(double x, int n)
{
if (n==) return ;
if (n==) return x;
double val = Solution::pow(x, n/);
double remain = n & ? x : ;
return val * val * remain;
}
};

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