Pow(x, n)
Detailed guide and Python implementation for the 'Pow(x, n)' problem.
1. 学ぶ
The 'Pow(x, n)' problem is a key challenge in the Math & Geometry section.
This implementation focuses on easy-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Pow(x, n).
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Pow(x, n) carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
Clean up the code for production standards.
問題提起
Implement pow(x, n), which calculates x raised to the power n (i.e., x^n).
Implement a function myPow(x: float, n: int) -> float.
- •-100.0 < x < 100.0
- •-2^31 <= n <= 2^31 - 1
- •n is an integer
- •Either x is not zero or n > 0
- •-10^4 <= x^n <= 10^4
例
2.00000, 10
1024.00000
2^10 = 1024.
2.10000, 3
9.26100
2.1^3 = 9.261.
2.00000, -2
0.25000
2^(-2) = 1/(2^2) = 1/4 = 0.25.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
def my_pow_opt(x: float, n: int) -> float:
def helper(base, exp):
if exp == 0: return 1
if exp < 0: return 1 / helper(base, -exp)
half = helper(base, exp // 2)
if exp % 2 == 0:
return half * half
else:
return base * half * half
return helper(x, n)ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
def my_pow_brute(x: float, n: int) -> float:
if n == 0: return 1.0
if n < 0:
x = 1 / x
n = -n
res = 1.0
for _ in range(n):
res *= x
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Math & Geometry data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Standard Math & Geometry problem properties apply.
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