前几天学完python的程序分支结构后,老师课后留了一个问题,用两种方法计算一个大于或等于 1 的实数 n 数的平方根. 描述设计一个用二分法计算一个大于或等于 1 的实数 n 的平方根的函数sqrt_binary(n),计算精度控制在计算结果的平方与输入的误差不大于1e-6.‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬ 注:初始区间取[0,n] ‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪

二分法求根 思路:对于一个连续函数,左值f(a)*右值f(b)如果<0,那么在这个区间内[a,b]必存在一个c使得f(c)=0 那么思路便是取中间点,分成两段区间,然后对这两段区间分别再比较,跳出比较的判断便是精确度 # 二分法求根 # 函数为exp(x)*lnx - x**2 import math # 定义需要求根的函数,等会方便调用 def func(x): result = math.exp(x)*math.log(x) - x**2 return result def binary(a

一:用迭代法求 x=√a.求平方根的迭代公式为:X(n+1)=(Xn+a/Xn) /2. #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> int main() { double x1, x2; float a; scanf("%f", &a); x2 = 1.0; do { x1 = x2; x2 = (x1 +

巴比伦算法是针对求根号m的近似值情况的,它的思想是这样的: 设根号m=X0,则如果枚举有答案X(X<X0),则m/X>X0,当精度要求不高的时候,我们可以看成X=m/X=X0,而如果精度要求比较高,我们只需取X和m/X的平均值作为新的枚举答案X再进行操作,可以证明这样会一直逼近答案,至于做几次完全取决于精度要求.而实践证明这样求根号的速度极快 % 计算数字m的平方根的巴比伦算法: % (1)先猜一个答案guess(可以将m/2作为第一个答案): % (2)计算r=m/guess: % (3)令

+二分法求平方根 x = float(raw_input('Enter the number')) low = 0 high = x guess = (low + high ) / 2 if x < 0: print 'Number Error' while abs(guess**2 - x) > 1e-5: if guess**2 < x: low = guess else: high = guess guess = (low + high) / 2 print 'The root o

03-树1. 二分法求多项式单根(20) 时间限制 400 ms 内存限制 65536 kB 代码长度限制 8000 B 判题程序 Standard 作者 杨起帆(浙江大学城市学院) 二分法求函数根的原理为:如果连续函数f(x)在区间[a, b]的两个端点取值异号,即f(a)f(b)<0,则它在这个区间内至少存在1个根r,即f(r)=0. 二分法的步骤为: 检查区间长度,如果小于给定阈值,则停止,输出区间中点(a+b)/2:否则 如果f(a)f(b)<0,则计算中点的值f((a+b)/2):

用二分法求在(a,b)上单调的函数近似值   第八行的表达式可更改,第三行的kexi决定的精度,小数值计算可将第五行的extended更为real或double PROGRAM EQUANTION (input,output); CONST kexi=0.0000001; VAR a,b,c:extended; FUNCTION fx(x:extended):extended; BEGIN fx:=ln(x)/ln(2); END; BEGIN writeln('Please input a a

给定精确度ξ,用二分法求函数f(x)零点近似值的步骤如下: 1 确定区间[a,b],验证f(a)·f(b)<0,给定精确度ξ. 2 求区间(a,b)的中点c. 3 计算f(c). (1) 若f(c)=0,则c就是函数的零点; (2) 若f(a)·f(c)<0,则令b=c; (3) 若f(c)·f(b)<0,则令a=c. (4) 判断是否达到精确度ξ:即若|a-b|<ξ,则得到零点近似值a(或b),否则重复2-4 double fun(double a, double b,doubl

二分法求函数的零点 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 有函数:f(x) = x5 - 15 * x4+ 85 * x3- 225 * x2+ 274 * x - 121 已知 f(1.5) > 0 , f(2.4) < 0 且方程 f(x) = 0 在区间 [1.5,2.4] 有且只有一个根,请用二分法求出该根. 输入 无. 输出 该方程在区间[1.5,2.4]中的根.要求四舍五入到小数点后6位. 解析 浮点二分练手题,首先打个表判断函数在[1.5,2.4]的单调性

使用二分法(Bisection Method)求平方根. def sqrtBI(x, epsilon): assert x>0, 'X must be non-nagtive, not ' + str(x) assert epsilon > 0, 'epsilon must be postive, not ' + str(epsilon) low = 0 high = x guess = (low + high)/2.0 counter = 1 while (abs(guess ** 2 -

进行单元测试数据____________________________________ public class Test { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub System.out.println(bin(-1000000000,9999,0.00000001)); } //提供的接口 //区间[a,b] 和 区间精度d static double bin(double a,

二分法,主要应用于有序序列中,原理是每次查找都将原序列折半,逐渐缩小查找范围的一种算法. 需求 要求在一个有序序列中,例如[0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54, 57, 60, 63, 66, 69, 72, 75, 78, 81, 84, 87, 90, 93, 96, 99],查找一个数字,如果找到则打印该数字,如果找不到,则输出“not found!” 递归方式 递归,是在函数中自身调

给定一个字符串,求它最长的回文子串长度,例如输入字符串'35534321',它的最长回文子串是'3553',所以返回4. 最容易想到的办法是枚举出所有的子串,然后一一判断是否为回文串,返回最长的回文子串长度.不用我说,枚举实现的耗时是我们无法忍受的.那么有没有高效查找回文子串的方法呢?答案当然是肯定的,那就是中心扩展法,选择一个元素作为中心,然后向外发散的寻找以该元素为圆心的最大回文子串.但是又出现了新的问题,回文子串的长度即可能是基数,也可能好是偶数,对于长度为偶数的回文子串来说是不存在中心元

记录python实现最大公约数&最小公位数两种算法 概念 最大公约数:指两个或多个整数共有约数中最大的一个 最小公倍数:两个或多个整数公有的倍数叫做它们的公倍数,其中除0以外最小的一个公倍数就叫做这几个整数的最小公倍数 二者关系:两个数之积=最小公倍数*最大公约数 实例 辗转相除法 a=int(input('please enter 1st num:')) b=int(input('please enter 2nd num:')) s=a*b while a%b!=0: a,b=b,(a%b)

概要 今天偶然看到有个关于数学中集合的问题,就突发奇想的想用python实现下求一个集合的子集. 准备 我当然先要复习下,什么是集合,什么是子集? 比较粗犷的讲法,集合就是一堆确定的东西,细致一点的讲法呢,就是由一个或多个确定的元素所构成的整体,集合中的东西称为元素. 集合有一些特性: 1.确定性 给定一个集合,任给一个元素,该元素或者属于或者不属于该集合,二者必居其一,不允许有模棱两可的情况出现. 2.互异性 一个集合中,任何两个元素都认为是不相同的,即每个元素只能出现一次.有时需要对同一元素

求解方法: 1.整数求余 2.重复进行,整数除2再求余,直到除数为0 3.拼接余数 4.反转字符串 def int2two(intNo): twoStr='' if intNo == 0: twoStr = ' while intNo != 0: intMod = intNo % 2 intNo = intNo//2 twoStr = twoStr + str(intMod) return '0b%08d' %int(twoStr[::-1]) if __name__ == '__main__'

目的:求多个集合之前的并集,例如:现有四个集合C1 = {11, 22, 13, 14}.C2  = {11, 32, 23, 14, 35}.C3 = {11, 22, 38}.C4 = {11, 22, 33, 14, 55, 66},则它们之间的并集应该为: C1 & C2 & C3 = {11}.C1 & C2 & C4 = {14}.C1 & C3 & C4 = {22}.如下图所示: 实现方法:Python自带了set数据类型,并且可以实现求集合

考虑一个函数$y=f(\textbf{x}) (R^n\rightarrow R)$,y的Hessian矩阵定义如下: 考虑一个函数:$$f(x)=b^Tx+\frac{1}{2}x^{T}Ax\\其中b^T=[1,3,5], A在代码中可读,可以自定义$$ 求该函数在x = [0,0,0]处海森矩阵值的python代码如下: 本代码需要用到torch.autograd包中的核心函数torch.autograd.grad.相邻随笔中有详细参考解析.大致原理是人工求导并保留了计算图,所以求二阶导很

这个也是之前写的程序,现在把它贴上来 #!/usr/bin/python import os os.system('clear') def binsearch(seq,x,low,high): mid=(low+high)//2 if x==seq[mid]: print 'i find it' elif low>=high: print "i can't find it" elif x>seq[mid]: binsearch(seq,x,mid+1,high) else:

题目连接:714 - Copying Books 题目大意:将一个个数为n的序列分割成m份,要求这m份中的每份中值(该份中的元素和)最大值最小, 输出切割方式,有多种情况输出使得越前面越小的情况. 解题思路:二分法求解f(x), f(x) < 0 说明不能满足, f(x) >= 0说明可以满足,f(x) 就是当前最大值为x的情况最少需要划分多少份-要求份数(如果f(x ) >= 0 说明符合要求而且还过于满足,即x还可以更小). 注意用long long . #include <s