Sqrt(x)
Tags: Binary Search, Math, Medium
Question
Problem Statement
Implement int sqrt(int x)
.
Compute and return the square root of x.
题解 - 二分搜索
由于只需要求整数部分,故对于任意正整数 x, 设其整数部分为 k, 显然有 1 \leq k \leq x, 求解 k 的值也就转化为了在有序数组中查找满足某种约束条件的元素,显然二分搜索是解决此类问题的良方。
Python
class Solution(object):
def mySqrt(self, x):
"""
:type x: int
:rtype: int
"""
if x < 0:
return -1
elif x == 0:
return 0
lb, ub = 1, x
while lb + 1 < ub:
mid = (lb + ub) / 2
if mid**2 == x:
return mid
elif mid**2 < x:
lb = mid
else:
ub = mid
return lb
C++
class Solution {
public:
int mySqrt(int x) {
if (x < 0) return -1;
if (x == 0) return 0;
int lb = 1, ub = x;
long long mid = 0;
while (lb + 1 < ub) {
mid = lb + (ub - lb) / 2;
if (mid * mid == x) {
return mid;
} else if (mid * mid < x) {
lb = mid;
} else {
ub = mid;
}
}
return lb;
}
};
Java
public class Solution {
public int mySqrt(int x) {
if (x < 0) return -1;
if (x == 0) return 0;
int lb = 1, ub = x;
long mid = 0;
while (lb + 1 < ub) {
mid = lb + (ub - lb) / 2;
if (mid * mid == x) {
return (int)mid;
} else if (mid * mid < x) {
lb = (int)mid;
} else {
ub = (int)mid;
}
}
return (int)lb;
}
}
源码分析
- 异常检测,先处理小于等于0的值。
- 使用二分搜索的经典模板,注意不能使用
lb < ub
, 否则在给定值1时产生死循环。 - 最后返回平方根的整数部分
lb
. - C++ 代码
mid
需要定义为long long
,否则计算平方时会溢出,定义 mid 放在循环体外部有助于提升效率。
二分搜索过程很好理解,关键是最后的返回结果还需不需要判断?比如是取 lb, ub, 还是 mid? 我们首先来分析下二分搜索的循环条件,由while
循环条件lb + 1 < ub
可知,lb
和 ub
只可能有两种关系,一个是ub == 1 || ub ==2
这一特殊情况,返回值均为1,另一个就是循环终止时lb
恰好在ub
前一个元素。设值 x 的整数部分为 k, 那么在执行二分搜索的过程中 lb \leq k \leq ub 关系一直存在,也就是说在没有找到 mid^2 == x 时,循环退出时有 lb < k < ub, 取整的话显然就是lb
了。
复杂度分析
经典的二分搜索,时间复杂度为 O(\log n), 使用了lb
, ub
, mid
变量,空间复杂度为 O(1).
除了使用二分法求平方根近似解之外,还可使用牛顿迭代法进一步提高运算效率,欲知后事如何,请猛戳 求平方根sqrt()函数的底层算法效率问题 — 简明现代魔法,不得不感叹算法的魔力!