1. 问题描述
问题是这样子的,给定一个数a,求解这个数的平方根,要求精度f<0.0001.
好久没有操刀实现算法代码了,今天就来写一个小的,后续算法依旧是研究的重点。比较软件中,算法是核心是灵魂啊!
2. 算法分析
说起来,这个算法题其实不是太麻烦,主要采取的就是不断试探,逼近真是目标值的思路,最容易想到的就是,不断的折半逼近,有点类似二分的思想。同时,一个重要的思想:
1. 设目标值平方根为Se
2. 待求解的输入数据为St
3. |Se*Se - St| < f*f
4. 求出一个Se*Se - St > 0的情况下的Se值,因为平方根分正负两个值,求出一个即可,这里求正值
3. 实现过程
这里,直接上JAVA的实现代码,注意,这里只实现了平方根大于1的问题场景,至于平方根在0~1之间这种场景,未处理!
package pingFangGeng; import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException; import java.util.Scanner; /** * @author shihuc * @date 2018年6月19日 上午8:31:51 * * 本算法近似计算一个大于1的数字的平方根 */ public class Solution { /** * @author shihuc * @param args */ public static void main(String[] args) { Scanner scan = null; try { scan = new Scanner(new File("./src/pingFangGeng/input.txt")); int count = scan.nextInt(); for(int i = 0; i < count; i++){ int source = scan.nextInt(); double fraction = scan.nextDouble(); double res = binDivFind(0, source, source, fraction*fraction); System.out.println("No." + i + ": source=" + source + ", fraction=" + fraction + ", result=" + res); } } catch (FileNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } finally { if (scan != null){ scan.close(); } } } /** * 算法思路: * |Se*Se - St| < fraction*fraction * 其中Se为目标值,St为给定待求解的数据,fraction为给定的精度 * * @author shihuc * @param src * @param fraction * @return */ private static double binDivFind(double st, double ed, double tar, double fraction) { double Se = (double) ((st + ed) / 2); double Se2 = Se * Se; double Set = Se2 - tar; double res = Set * Set; double rval = Se; if(res >= fraction){ if(Set > 0){ rval = binDivFind(st, Se, tar, fraction); }else{ rval = binDivFind(Se, ed, tar, fraction); } } return rval; } }
代码中的测试用例,请看下面的文件:
6 9876543 0.0001 33 0.001 999 0.0001 777 0.00001 8888 0.001 1000000 0.0001
测试运行的结果,如下:
No.0: source=9876543, fraction=1.0E-4, result=3142.696771881704 No.1: source=33, fraction=0.001, result=5.744636535644531 No.2: source=999, fraction=1.0E-4, result=31.606961332261562 No.3: source=777, fraction=1.0E-5, result=27.874719826038927 No.4: source=8888, fraction=0.001, result=94.27618705481291 No.5: source=1000000, fraction=1.0E-4, result=999.9999999763531
分析与总结:
1. 整个算法实现,主要是通过递归的思路,不断折半试探,逐步逼近目标值。
2. 待求解数据,在算法实现过程中,若用float的数据类型,则会出现较大的误差,采用double的话,精度可信。
3. 0~1之间平方根的场景,只需将当前的算法做一个反向思路实现,因为0~1之间的数,平方后的数比元素数还要小。
2018-06-21:
PS: 针对上述分析与总结中的第3点,这里补充上算法的修正结果,即将待求解值在0-1之间的数字的平方根求解算法也支持的问题,在这里做一下兼容处理,即上述的算法做如下的调整,即可实现【0,N】其中N大于1的任何数的平方根的求解。主要是将上述java代码中的main函数做了一点点调整,区分source值是大于1还是在0-1之间的。
为何要这么分段呢?
1. 小于1的数a求平方后比原始数a小,例如0.8的平方是0.64
2. 逼近逻辑中,平方根x一定总是在原始待求解数a的右边,即x > a, 且又满足 x < 1
下面看更新后的main区域的代码:
public static void main(String[] args) { Scanner scan = null; try { scan = new Scanner(new File("./src/pingFangGeng/inputFree.txt")); int count = scan.nextInt(); for(int i = 0; i < count; i++){ double source = scan.nextDouble(); double fraction = scan.nextDouble(); double res = 0; if(source <= 1) { res = binDivFind(source, 1, source, fraction*fraction); }else{ res = binDivFind(0, source, source, fraction*fraction); } System.out.println("No." + i + ": source=" + source + ", fraction=" + fraction + ", result=" + res); } } catch (FileNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } finally { if (scan != null){ scan.close(); } } }
大家感兴趣的,可以试试,效果还是不错的。 当然了,本算法中,用的是二分法,性能相对牛顿法差点,下次专门写一个用牛顿法实现求平方根的算法。