二分法
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def sqrtb(n):
if n< 0 : raise ValueError( 'n>=0' )
left,right,x = 0 ,n,n / 2
while not - 1e - 15 <x * x - n< 1e - 15 :
if x * x>n:
right,x = x,left + (x - left) / 2
else :
left,x = x,right - (right - x) / 2
return x
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求最接近算术平方根的整数
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def sqrtB(x):
if x = = 0 : return 0
#y,x=x,round(x)
left,right,ret = 1 ,x, 0
while left< = right:
mid = left + (right - left) / / 2
if mid<x / mid:
left = mid + 1
ret = mid
elif mid = = x / mid:
ret = mid
break
else :
right = mid - 1
return ret
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>>> sqrtB(9)
3
>>> sqrtB(8)
2
>>> sqrtB(9.2)
3.0
>>> sqrtB(7.8)
2.0
>>> sqrtB(4)
2
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二分法原理
牛顿迭代法
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def sqrtn(n):
if n< 0 : raise ValueError( 'n>=0' )
x = n / 2
while not - 1e - 15 <x * x - n< 1e - 15 :
x = (x + n / x) / 2
return x
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一点小改进:不用1e-15来比较
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def sqrt2(n):
x = n
while x * x>n:
x = (x + n / x) / 2
return x
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缺点:碰到n=7,13,...等,会进入死循环
增加判断跳出循环:
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def sqrt(n):
x = n
while x * x>n:
y,x = x,(x + n / x) / 2
if y = = x: break
return x
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# sqrt(n) n=1~25的精度测试:
0.0
-2.220446049250313e-16
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
-4.440892098500626e-16
0.0
-4.440892098500626e-16
0.0
0.0
4.440892098500626e-16
0.0
0.0
0.0
0.0
8.881784197001252e-16
-8.881784197001252e-16
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
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牛顿迭代法原理
从函数意义上理解:要求函数f(x)=x²,使f(x)=num的近似解,即x²-num=0的近似解。
从几何意义上理解:要求抛物线g(x)=x²-num与x轴交点(g(x)=0)最接近的点。
假设g(x0)=0,即x0是正解,让近似解x不断逼近x0,x0 ~ x - f(x)/f'(x)
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def cubeN(n):
x,y = n / 3 , 0
while not - 1e - 15 <x - y< 1e - 15 :
y,x = x,( 2 / 3 ) * x + n / ( 3 * x * x)
return x
'''
>>> cubeN(27)
3.0
>>> cubeN(9)
2.080083823051904
>>>
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总结
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原文链接:https://blog.csdn.net/boysoft2002/article/details/119987123