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@[TOC](力扣 50. Pow(x, n) 中等)

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前言

这是刷算法题的第十一天，用到的语言是JS
题目：力扣 50. Pow(x, n) (中等)

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一、题目内容

实现 pow(x, n) ，即计算 x 的整数 n 次幂函数（即，xⁿ ）。

示例 1：
输入：x = 2.00000, n = 10
输出：1024.00000

示例 2：
输入：x = 2.10000, n = 3
输出：9.26100

示例 3：
输入：x = 2.00000, n = -2
输出：0.25000
解释：2^-2 = 1/2² = 1/4 = 0.25

提示：

• -100.0 < x < 100.0
• -2³¹ <= n <= 2³¹-1
• n 是一个整数
• 要么 x 不为零，要么 n > 0 。
• -10⁴ <= xⁿ <= 10⁴

二、解题方法

1. 快速幂运算（使用除模运算）

正常运算

代码如下（实例）：

/*** @param {number} x* @param {number} n* @return {number}*/
var myPow = function (x, n) {// 有负数，先处理特殊情况// 如果指数是负数，则 将底数取倒数，并且指数变正// 即  x^(-n) = 1 / (x^n) = (1/x)^nif (n === 0) return 1.00000if (n < 0) {x = 1 / xn = -n}let ans = 1if (-100.0 > x || x > 100.0) return 0.00000if (-(2 ** 31) > n || n > (2 ** 31)) return 0.00000if (x === 0 && n > 0) return 0.00000while (n) {if (n % 2 === 1) ans *= xx *= xn = Math.floor(n / 2)}return ans
};

2. 快速幂运算（使用按位与运算）

有坑：具体表现为指数右移时的判断
n >>= 1 与 n >>>= 1 的区别：下面会讲

• 进行无符号右移1位，此处不能使用有符号右移（>>）
• 当n为-2^31转换成正数时的二进制位“10000000000000000000000000000000” , 如果采用有符号右移时会取最左侧的数当符号即（1），所以返回的结果是 -1073741824

代码如下（实例）：

/*** @param {number} x* @param {number} n* @return {number}*/
var myPow = function (x, n) {// 有负数，先处理特殊情况// 如果指数是负数，则 将底数取倒数，并且指数变正// 即  x^(-n) = 1 / (x^n) = (1/x)^nif (n === 0) return 1.00000if (n < 0) {x = 1 / xn = -n}let ans = 1if (-100.0 > x || x > 100.0) return 0.00000if (-(2 ** 31) > n || n > (2 ** 31)) return 0.00000if (x === 0 && n > 0) return 0.00000// 错误用法// while (n) {//   if (n & 1) ans *= x//   x *= x//   n >>= 1 // 符号右移// }// 正确用法while (n) {if (n & 1) ans *= xx *= xn >>>= 1 // 无符号右移//进行无符号右移1位，此处不能使用有符号右移（>>）//当n为-2^31转换成正数时的二进制位“10000000000000000000000000000000” , 如果采用有符号右移时会取最左侧的数当符号即（1），所以返回的结果是 -1073741824}return ans
};

3. 官方题解

3.1 前言

本题的方法被称为「快速幂算法」，有递归和迭代两个版本。这篇题解会从递归版本的开始讲起，再逐步引出迭代的版本。

当指数 n 为负数时，我们可以计算 x⁻ⁿ 再取倒数得到结果，因此我们只需要考虑 n 为自然数的情况。

3.2 方法一：快速幂 + 递归

「快速幂算法」的本质是分治算法。举个例子，如果我们要计算 x⁶⁴，我们可以按照：
$$x\to x^2\to x^4\to x^8\to x^{16}\to x^{32}\to x^{64}$$
的顺序，从 $x$ 开始，每次直接把上一次的结果进行平方，计算 6 次就可以得到 $x^{64}$ 的值，而不需要对 $x$ 乘 63 次 $x$。

再举一个例子，如果我们要计算 $x^{77}$ ，我们可以按照：
$$x\to x^2\to x^4\to x^9\to x^{19}\to x^{38}\to x^{77}$$
的顺序，在 $x\to x^2，x^2\to x^4，x^{19}\to x^{38}$ 这些步骤中，我们直接把上一次的结果进行平方，而在 $x^4\to x^9，x^9\to x^{38}，x^{38}\to x^{77}$ 这些步骤中，我们把上一次的结果进行平方后，还要额外乘一个 $x$。

直接从左到右进行推导看上去很困难，因为在每一步中，我们不知道在将上一次的结果平方之后，还需不需要额外乘 x。但如果我们从右往左看，分治的思想就十分明显了：

• 当我们要计算 $x^n$时，我们可以先递归地计算出 $y=x^{\lfloor n/2\rfloor }$ ，其中 $\lfloor a\rfloor$ 表示对 a 进行下取整；

• 根据递归计算的结果，如果 n 为偶数，那么 $x^n=y^2$；如果 n 为奇数，那么 $x^n=y^{2}x$

• 递归的边界为 $n=0$，任意数的 0 次方均为 1。

由于每次递归都会使得指数减少一半，因此递归的层数为 $O(logn)$，算法可以在很快的时间内得到结果。

// C++
class Solution {
public:double quickMul(double x, long long N) {if (N == 0) {return 1.0;}double y = quickMul(x, N / 2);return N % 2 == 0 ? y * y : y * y * x;}double myPow(double x, int n) {long long N = n;return N >= 0 ? quickMul(x, N) : 1.0 / quickMul(x, -N);}
};作者：力扣官方题解
链接：https://leetcode.cn/problems/powx-n/solutions/238559/powx-n-by-leetcode-solution/
来源：力扣（LeetCode）
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

复杂度分析：

时间复杂度： $O(logn)$，即为递归的层数。

空间复杂度： $O(logn)$，即为递归的层数。这是由于递归的函数调用会使用栈空间。

链接：力扣本题官方题解
来源：力扣（LeetCode）

3.3 方法二：快速幂 + 迭代

由于递归需要使用额外的栈空间，我们试着将递归转写为迭代。在方法一中，我们也提到过，从左到右进行推导是不容易的，因为我们不知道是否需要额外乘 x。但我们不妨找一找规律，看看哪些地方额外乘了$x$，并且它们对答案产生了什么影响。

我们还是以$x^{77}$作为例子：$$x\to x^2\to x^4\to x^9\to x^{19}\to x^{38}\to x^{77}$$ 并且把需要额外乘 $x$ 的步骤打上了 $+$ 标记。可以发现：

• $x^{38}{\to }^{+}{x}^{77}$中额外乘的 $x$ 在 $x^{77}$中贡献了 $x$；
• $x^9{\to }^{+}{x}^{19}$中额外乘的 $x$ 在之后被平方了 $2$次，因此在 $x^{77}$中贡献了 $x^{2^2}=x^4$；
• $x^4{\to }^{+}{x}^9$中额外乘的 $x$ 在之后被平方了 $3$次，因此在 $x^{77}$中贡献了 $x^{2^6}=x^{64}$；
  

下面的代码给出了详细的注释：

// C++
class Solution {
public:double quickMul(double x, long long N) {double ans = 1.0;// 贡献的初始值为 xdouble x_contribute = x;// 在对 N 进行二进制拆分的同时计算答案while (N > 0) {if (N % 2 == 1) {// 如果 N 二进制表示的最低位为 1，那么需要计入贡献ans *= x_contribute;}// 将贡献不断地平方x_contribute *= x_contribute;// 舍弃 N 二进制表示的最低位，这样我们每次只要判断最低位即可N /= 2;}return ans;}double myPow(double x, int n) {long long N = n;return N >= 0 ? quickMul(x, N) : 1.0 / quickMul(x, -N);}
};作者：力扣官方题解
链接：https://leetcode.cn/problems/powx-n/solutions/238559/powx-n-by-leetcode-solution/
来源：力扣（LeetCode）
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

复杂度分析：

时间复杂度： $O(logn)$，即为对 n 进行二进制拆分的时间复杂度。

空间复杂度： $O(1)$。

链接：力扣本题官方题解
来源：力扣（LeetCode）

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三、符号右移" >>= " 与 无符号右移" >>>= " 的区别

在 JavaScript 中，>>= 是一种位移赋值运算符，表示将一个数向右位移指定的位数，并将结果赋值给该数。>>> 是无符号右位移运算符，它会将符号位（最高位）视为 0，因此用于处理负数时会有不同的结果。

1. 符号右移（>>）与无符号右移（>>>）的区别

• >>: 符号右移运算符，它会保持符号位（最高位）不变，对于负数来说，会用 1 填充空位。例如，-8（11111111111111111111111111111000）右移 1 位会变成 -4（11111111111111111111111111111100）。

• >>>: 无符号右移运算符，会用 0 填充空位，无论原数是负数还是正数。这导致在右移负数时，结果会是一个大的正数。例如，-8 的无符号右移 1 位，结果将是 2147483644（00111111111111111111111111111100）。

2. >>= 的用途

>>= 是将右移操作与赋值结合的简写形式。例如：

let x = 8; // 二进制表示为 1000
x >>= 1;   // 向右位移 1 位
console.log(x); // 输出: 4，二进制为 0100let y = -8; // 二进制表示为 11111111111111111111111111111000 (32位)
y >>= 1;    // 向右位移 1 位
console.log(y); // 输出: -4，二进制为 11111111111111111111111111111100

而对于无符号右移的示例：

let z = -8; // 二进制表示为 11111111111111111111111111111000 (32位)
z >>>= 1;   // 无符号右位移 1 位
console.log(z); // 输出: 2147483644，二进制为 00111111111111111111111111111100

3. 总结

• >>= 是一种位移赋值操作符，用于将数向右移位并赋值。
• 适用于进行位运算时，尤其在处理与二进制数字有关的算法（如加密、压缩等）时非常有用。
• 区别于符号右移 >>，无符号右移 >>> 不保留符号，可以否定负数的符号位。

理解这些运算符对理解 JavaScript 的位运算有非常重要的作用，尤其在需要直接操作底层二进制数据时。

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四、可以用>>>= 永久性代替>>=吗

在 JavaScript 中，>>= 和 >>>= 的作用虽然相似，但它们无法彼此完全替代，因为它们处理符号的方式不同。
下面是详细的解释：

1. 何时使用 >>= 或 >>>=？

• 如果你需要保持负数的符号，并且希望结果也为负数，应该使用 >>=。
• 如果你希望对数字进行无符号右移，且希望即使是负数也得到正数结果，应该使用 >>>=。

2. 结论

• 不能用 >>>= 永久性代替 >>=，因为它们的算法及结果不同。
• 根据所需的数值结果来选择合适的操作符：
  • 使用 >>= 时结果保持符号（适用于有符号整数）。
  • 使用 >>>= 时结果不保持符号（适用于无符号整数）。

因此，选择 >>= 还是 >>>= 取决于你的具体需求和你希望如何处理符号。