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本帖最后由 zhangjinxuan 于 2023-1-9 14:26 编辑
一:枚举法
思路:设置变量i = 0,如果 i * i > n ,退出循环,否则i++
时间复杂度:O(n ^ 0.5)
代码:int solve(int number) {
int i = 0;
for (; i * i < number; ++i);
if (i * i == number) //完全平方数特殊处理
return i;
return i - 1;
}
缺点:只支持整数,时间复杂度高,不太推荐
优点:适合初学者
二:二分法
思路:使用二分答案求出平方根
时间复杂度: O(log2 n)
代码:int solve1(int number) {
int l = 1, r = number;
while (l + 1 != r) {
int mid = (l + r) / 2;
if (mid * mid <= number)
l = mid;
else
r = mid;
}
return l;
}
缺点:只支持整数,比较难懂
优点:时间复杂度低,较推荐
三:小数二分法
思路:在二分答案上做一些改动,使支持小数
时间复杂度:O(log2 n)double solve2(double number) {
double l = 1, r = number;
while (fabs(l * l - number) > 0.00001) {
double mid = (l + r) / 2;
if (mid * mid <= number)
l = mid;
else
r = mid;
}
return l;
}
缺点:虽说是O(log2 n),但某些较大数据可能超时
优点:支持小数,精度较高,较推荐
四:牛顿迭代算法
思路:使用牛顿迭代算法,求出平方根,但因为是大学学的算法,这里不赘述
时间复杂度:O(1)double solve3(double number) {
double x = 1;
for (int i = 1; i <= 30; ++i) //可以自定义,最好在20以上,数字越高精度越高
x = (x + number / x) / 2;
return x;
}
缺点:太大数据精度可能丢失,理解难
优点:代码简单,精度较高,时间复杂度低,个人推荐
五:牛顿迭代算法+二分(借鉴于CSP-J2022初赛)
思路:牛顿迭代算法加二分,可以减少迭代时循环次数,时间复杂度略显提升
时间复杂度:O(log2 n)
代码:int __sqrt1(int number) {
int l = 1, r = number;
while (l + 1 != r) {
int mid = (l + r) / 2;
if (mid * mid <= number)
l = mid;
else
r = mid;
}
return l;
}
double solve4(double number) {
double x = __sqrt1(number);
for (int i = 1; i <= 10; ++i) //有二分的辅助,循环次数可以适当减少,最好10以上
x = (x + number / x) / 2;
return x;
}
缺点:代码长,有时候聪明反被聪明误,效率并没有提升,而且更不好理解了,不太推荐
优点:精度高,效率还行,
六:cmath
思路:cmath库 sqrt(n) 一行解决(注,需要导入cmath)
代码:优点:代码短,效率高,懒人福音
缺点:真挑不出毛病... |