sqrt()函数,是绝大部分语言支持的常用函数,它实现的是开方运算;开方运算最早是在我国魏晋时数学家刘徽所著的《九章算术》被提及。今天写了几个函数加上国外大神的几个神级程序带大家领略sqrt的神奇之处。

1.古人算法(暴力法)

原理:从0开始0.00001,000002...一个一个试,直到找到x的平方根,代码如下:

public class APIsqrt {static double baoliSqrt(double x) {final double _JINGDU = 1e-6;double i;for (i = 0; Math.abs(x - i * i) > _JINGDU; i += _JINGDU);return i;}public static void main(String[] args) {double x = 3;double root = baoliSqrt(x);System.out.println(root);}
}

测试结果:

1.7320509999476947

2.牛顿迭代法

计算机科班出身的童鞋可能首先会想到的是《数值分析》中的牛顿迭代法求平方根。原理是:随意选一个数比如说8,要求根号3,我们可以这么算:

(8 + 3/8) =4.1875

(4.1875 + 3/4.1875) =2.4519

(2.4519 + 3/2.4519) =1.837

(1.837+ 3/1.837) =1.735

做了4步基本算出了近似值了,这种迭代的方式就是传说中的牛顿迭代法了,代码如下:

public class APIsqrt {static double newtonSqrt(double x) {if (x < 0) {System.out.println("负数没事开什么方");return -1;}if (x == 0)return 0;double _avg = x;double last_avg = Double.MAX_VALUE;final double _JINGDU = 1e-6;while (Math.abs(_avg - last_avg) > _JINGDU) {last_avg = _avg;_avg = (_avg + x / _avg) / 2;}return _avg;}public static void main(String[] args) {double x = 3;double root = newtonSqrt(x);System.out.println(root);}
}

测试结果:

1.7320508075688772

3.暴力-牛顿综合法

原理:还是以根号3为例,先用暴力法讲根号3逼近到1.7,然后再利用上述的牛顿迭代法。虽然没有用牛顿迭代好,但是也为我们提供一种思路。代码如下:

public class APIsqrt {static double baoliAndNewTonSqrt(double x) {if (x < 0) {System.out.println("负数没事开什么方");return -1;}if (x == 0)return 0;double i = 0;double _avg;double last_avg = Double.MAX_VALUE;for (i = 0; i*i < x; i += 0.1);_avg = i;final double _JINGDU = 1e-6;while (Math.abs(_avg - last_avg) > _JINGDU) {last_avg = _avg;_avg = (_avg + x / _avg) / 2;}return _avg;}public static void main(String[] args) {double x = 3;double root = baoliAndNewTonSqrt(x);System.out.println(root);}
}

测试结果:

1.7320508075689423

4.二分开方法

原理:还是以3举例:

(0+3)/2 = 1.5, 1.5^2 = 2.25, 2.25 < 3;

(1.5+3)/2 = 2.25, 2.25^2 =5.0625, 5.0625 > 3;

(1.5+2.25)/2 = 1.875, 1.875^2 =3.515625;3.515625>3;

.

.

.

直到前后两次平均值只差小于自定义精度为止,代码如下:

public class APIsqrt {static double erfenSqrt(double x) {if (x < 0) {System.out.println("负数没事开什么方");return -1;}if (x == 0)return 0;final double _JINGDU = 1e-6;double _low = 0;double _high = x;double _mid = Double.MAX_VALUE;double last_mid = Double.MIN_VALUE;while (Math.abs(_mid - last_mid) > _JINGDU) {last_mid = _mid;_mid = (_low + _high) / 2;if (_mid * _mid > x)_high = _mid;if (_mid * _mid < x)_low = _mid;}return _mid;}public static void main(String[] args) {double x = 3;double root = erfenSqrt(x);System.out.println(root);}
}

测试结果:

1.732051134109497

5.计算(int)(sqrt(x))算法

PS:此算法非博主所写

原理:空间换时间,细节请大家自行探究,代码如下:

public class APIsqrt2 {final static int[] table = { 0, 16, 22, 27, 32, 35, 39, 42, 45, 48, 50, 53,55, 57, 59, 61, 64, 65, 67, 69, 71, 73, 75, 76, 78, 80, 81, 83, 84,86, 87, 89, 90, 91, 93, 94, 96, 97, 98, 99, 101, 102, 103, 104,106, 107, 108, 109, 110, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119,120, 121, 122, 123, 124, 125, 126, 128, 128, 129, 130, 131, 132,133, 134, 135, 136, 137, 138, 139, 140, 141, 142, 143, 144, 144,145, 146, 147, 148, 149, 150, 150, 151, 152, 153, 154, 155, 155,156, 157, 158, 159, 160, 160, 161, 162, 163, 163, 164, 165, 166,167, 167, 168, 169, 170, 170, 171, 172, 173, 173, 174, 175, 176,176, 177, 178, 178, 179, 180, 181, 181, 182, 183, 183, 184, 185,185, 186, 187, 187, 188, 189, 189, 190, 191, 192, 192, 193, 193,194, 195, 195, 196, 197, 197, 198, 199, 199, 200, 201, 201, 202,203, 203, 204, 204, 205, 206, 206, 207, 208, 208, 209, 209, 210,211, 211, 212, 212, 213, 214, 214, 215, 215, 216, 217, 217, 218,218, 219, 219, 220, 221, 221, 222, 222, 223, 224, 224, 225, 225,226, 226, 227, 227, 228, 229, 229, 230, 230, 231, 231, 232, 232,233, 234, 234, 235, 235, 236, 236, 237, 237, 238, 238, 239, 240,240, 241, 241, 242, 242, 243, 243, 244, 244, 245, 245, 246, 246,247, 247, 248, 248, 249, 249, 250, 250, 251, 251, 252, 252, 253,253, 254, 254, 255 };/*** A faster replacement for (int)(java.lang.Math.sqrt(x)). Completely* accurate for x < 2147483648 (i.e. 2^31)...*/static int sqrt(int x) {int xn;if (x >= 0x10000) {if (x >= 0x1000000) {if (x >= 0x10000000) {if (x >= 0x40000000) {xn = table[x >> 24] << 8;} else {xn = table[x >> 22] << 7;}} else {if (x >= 0x4000000) {xn = table[x >> 20] << 6;} else {xn = table[x >> 18] << 5;}}xn = (xn + 1 + (x / xn)) >> 1;xn = (xn + 1 + (x / xn)) >> 1;return ((xn * xn) > x) ? --xn : xn;} else {if (x >= 0x100000) {if (x >= 0x400000) {xn = table[x >> 16] << 4;} else {xn = table[x >> 14] << 3;}} else {if (x >= 0x40000) {xn = table[x >> 12] << 2;} else {xn = table[x >> 10] << 1;}}xn = (xn + 1 + (x / xn)) >> 1;return ((xn * xn) > x) ? --xn : xn;}} else {if (x >= 0x100) {if (x >= 0x1000) {if (x >= 0x4000) {xn = (table[x >> 8]) + 1;} else {xn = (table[x >> 6] >> 1) + 1;}} else {if (x >= 0x400) {xn = (table[x >> 4] >> 2) + 1;} else {xn = (table[x >> 2] >> 3) + 1;}}return ((xn * xn) > x) ? --xn : xn;} else {if (x >= 0) {return table[x] >> 4;}}}return -1;}public static void main(String[] args){System.out.println(sqrt(65));}
}

测试结果:8

6.最快的sqrt算法

PS:此算法非博主所写

这个算法很有名,大家可能也见过,作者是开发游戏的,图形算法中经常用到sqrt,作者才写了一个神级算法,和他那神秘的0x5f3759df,代码如下

#include <math.h>
float InvSqrt(float x)
{float xhalf = 0.5f*x;int i = *(int*)&x; // get bits for floating VALUEi = 0x5f375a86- (i>>1); // gives initial guess y0x = *(float*)&i; // convert bits BACK to floatx = x*(1.5f-xhalf*x*x); // Newton step, repeating increases accuracyreturn x;
}int main()
{printf("%lf",1/InvSqrt(3));return 0;
}

测试结果:

感兴趣的朋友可以参考http://wenku.baidu.com/view/a0174fa20029bd64783e2cc0.html 是作者解释这个算法的14页论文《Fast Inverse Square Root》

7.一个与算法6相似的算法

PS:此算法非博主所写

代码如下:

#include <math.h>
float SquareRootFloat(float number) {long i;float x, y;const float f = 1.5F;x = number * 0.5F;y  = number;i  = * ( long * ) &y;i  = 0x5f3759df - ( i >> 1 );y  = * ( float * ) &i;y  = y * ( f - ( x * y * y ) );y  = y * ( f - ( x * y * y ) );return number * y;
}int main()
{printf("%f",SquareRootFloat(3));return 0;
}

测试结果:

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转载请保留原文地址:http://blog.csdn.net/nash_/article/details/8217866

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