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LeetCode69. x 的平方根

这道题直接一个return Math.sqrt就出来了，但是秉承着学习的心态，尝试着用二分法ac 首先要确定的就是左右区间，左区间是0无疑了，那么右区间是多少呢？...一般来说定义区间都是左闭右开，所以右区间定义为x+1，反正定的稍微大一点总没有坏处然后就是二分的思想，先看中间，中间的值比所希望的值小，就说明在右边，那就把L的值更新为mid+1，不能是mid，不然会产生死循环这点要注意

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Leetcode No.69 x 的平方根

计算并返回 x 的平方根，其中 x 是非负整数。由于返回类型是整数，结果只保留整数的部分，小数部分将被舍去。...示例 1: 输入: 4 输出: 2 示例 2: 输入: 8 输出: 2 说明: 8 的平方根是 2.82842..., 由于返回类型是整数，小数部分将被舍去。...} } return 1; } }; 复杂度分析 1、时间复杂度：O(n) 2、空间复杂度：O(1) 解题思路2：二分查找由于 x 平方根的整数部分...rs 是满足 k^2 ≤x 的最大 k 值，因此我们可以对 k 进行二分查找，从而得到答案。...二分查找的下界为 0，上界可以粗略地设定为 x。在二分查找的每一步中，我们只需要比较中间元素 mid 的平方与 x的大小关系，并通过比较的结果调整上下界的范围。

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LeetCode69. x 的平方根

// // 计算并返回 x 的平方根，其中 x 是非负整数。 // // 由于返回类型是整数，结果只保留整数的部分，小数部分将被舍去。...// // 示例 1: // // 输入: 4 //输出: 2 // // // 示例 2: // // 输入: 8 //输出: 2 //说明: 8 的平方根是 2.82842..., // 由于返回类型是整数

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69. x 的平方根

计算并返回 x 的平方根，其中 x 是非负整数。由于返回类型是整数，结果只保留整数的部分，小数部分将被舍去。...示例 1: 输入: 4 输出: 2 示例 2: 输入: 8 输出: 2 说明: 8 的平方根是 2.82842..., 由于返回类型是整数，小数部分将被舍去。

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LintCode x的平方根题目分析代码

题目实现 int sqrt(int x)函数，计算并返回 x 的平方根。...样例 sqrt(3) = 1 sqrt(4) = 2 sqrt(5) = 2 sqrt(10) = 3 分析这道题是典型的二分法的运用代码 class Solution { /**

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LeetCode 69. x 的平方根：二分查找法实现自定义的函数：x 的平方根

LeetCode 69. x 的平方根：二分查找法实现自定义的函数：x 的平方根题目描述实现 int sqrt(int x) 函数。计算并返回 x 的平方根，其中 x 是非负整数。...示例 1: 输入: 4 输出: 2 示例 2: 输入: 8 输出: 2 说明: 8 的平方根是 2.82842..., 由于返回类型是整数，小数部分将被舍去。...,需要转成Long来计算,但是Long的时候呢?...3.因为返回类型是整数，结果只保留整数的部分，小数部分将被舍去。所以,这里当 sqare 的条件满足的时候,ans = mid,一直收敛到 left的条件满足的时候,ans = mid,一直收敛到 left<=right 条件边界.

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x 的平方根(C++)

x 的平方根给你一个非负整数 x ，计算并返回 x 的算术平方根。由于返回类型是整数，结果只保留整数部分，小数部分将被舍去。...示例 1：输入： x = 4 输出： 2 示例 2：输入： x = 8 输出： 2 解释： 8 的算术平方根是 2.82842..., 由于返回类型是整数，小数部分将被舍去。...提示： 0 <= x <= 231 - 1 我的代码： class Solution { public: int mySqrt(int x) { return abs(int(sqrt...(x))); } }; 对应我的掘金文章：https://juejin.cn/post/7147329576681603085

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神奇的级数求和

大家好,这一篇文章是我在看完了网上的一个关于级数的证明之后,发现级数是如此神奇,在朋友圈分享了之后,引起了很多人的讨论,于是我想来探索下这个级数的定义,准备好,开动了: 说起级数,大家都并不陌生,在庄子里边就有一句话...:”2/3”.看到这里,你是不是有点懵逼,你是在逗我吧.这两个级数长得几乎一模一样,我也没看出有啥区别,无非就是多了几个0而已,但事实上,他们的和是不一样的,而最重要的事情是他们都可以去求和.并且我还要告诉一个更加诡异的是...所以我们很幸运的知道,这样的一个级数的和等于ln(2). 但是这样的一个级数,如果我们把结合律考虑进去的话,那其实可以得到我们任意想要的值....其实这个级数的求和,并不是我们第一次遇到,大数学家欧拉在18世纪的时候就已经遇到过了,那这个时候,欧拉提出了一个十分有趣并且有用的方法来计算这个级数的求和. ?...我们不如想一想复变函数中经常使用的函数说明: 我们认为从圆环上边的定点和实数轴上边的每一点连线都会有一个圆环的交点,当我们这样的数一直相加,数轴上的点其实是一直向右走,但是圆上的点会一直向上的,他有没有可能一直往上过头了会直接跑到左边去呢

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绕过除法与平方根,PEANO-ViT 在 FPGA 上实现高效视觉Transformer !

PEANO-ViT提出了一种新颖的方法来简化层归一化层的实现，通过引入一种无需除法的技巧，同时逼近除法和平方根函数。...然而，尽管对于性能至关重要，ViT中的核心非线性函数——softmax、GELU和层归一化——在计算上成本高昂，阻碍了其在高效硬件上的实现。...Layer Normalization Implementations 对于层归一化的硬件实现，主要障碍包括对平方根函数的有效近似以及除法运算的管理。...在（Wang等人，2017年）中引入的方法解决了除法操作的问题，但仍然采用精确但资源密集的平方根公式，导致吞吐量降低。...与ViT中的其他非线性函数（如平方根和指数函数）不同，GELU在其定义域的两端表现出主要是线性的行为。此外，GELU激活函数在其非线性区域内的值范围很窄。

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LeetCode - #69 x 的平方根

的 Swift 算法题题解整理为文字版以方便大家学习与阅读。...如果大家有建议和意见欢迎在文末留言，我们会尽力满足大家的需求。难度水平：简单 1. 描述给你一个非负整数 x ，计算并返回 x 的算术平方根。...示例示例 1 输入：x = 4 输出：2 示例 2 输入：x = 8 输出：2 解释：8 的算术平方根是 2.82842..., 由于返回类型是整数，小数部分将被舍去。...关于我们 Swift社区是由 Swift 爱好者共同维护的公益组织，我们在国内以微信公众号的运营为主，我们会分享以 Swift实战、SwiftUl、Swift基础为核心的技术内容，也整理收集优秀的学习资料...特别感谢 Swift社区编辑部的每一位编辑，感谢大家的辛苦付出，为 Swift社区提供优质内容，为 Swift 语言的发展贡献自己的力量，排名不分先后：张安宇@微软[3]、戴铭@快手[4]、展菲@ESP

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LeetCode-69. x的平方根(java)

二、题目描述：题目：给你一个非负整数 x ，计算并返回 x 的算术平方根。由于返回类型是整数，结果只保留整数部分，小数部分将被舍去。...具体请看如下示例：示例 1: 输入：x = 4 输出：2 示例 2: 输入：x = 8 输出：2 解释：8 的算术平方根是 2.82842..., 由于返回类型是整数，小数部分将被舍去。...)等函数方法的情况下，得到 x 的平方根的整数部分。 ...一般的思路会有以下几种：通过其它的数学函数代替平方根函数得到精确结果，取整数部分作为答案；通过数学方法得到近似结果，直接作为答案。 ...其他的方法就自行摸索哈，一般我都提供思路给大家，剩下的就靠自己咯。

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69. x 的平方根

计算并返回 x 的平方根，其中 x 是非负整数。由于返回类型是整数，结果只保留整数的部分，小数部分将被舍去。...示例1：输入: 4 输出: 2 示例 2: 输入: 8 输出: 2 说明: 8 的平方根是 2.82842..., 由于返回类型是整数，小数部分将被舍去。...题解 go语言版 func mySqrt(x int) int { res := x // 牛顿法求平方根 for res*res > x { res = (res + x/res) /

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【科研利器】Python处理大数据，推荐4款加速神器

本文向大家介绍几个好用的加速工具，可以很好地补齐现有 PyData 技术栈的短板。有了这些工具，即便是处理亿级数据你也可以应对自如。...上开源。...，能以一种更方便简洁的方式处理大数据量，与Spark这些大数据处理框架相比较，Dask更轻。...项目地址：https://github.com/dask/dask 官方文档：https://docs.dask.org/en/latest/ CuPy CuPy 是一个借助 CUDA GPU 库在英伟达...GPU 上实现 Numpy 数组的库。

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Python处理大数据，推荐4款加速神器

本文向大家介绍几个好用的加速工具，可以很好地补齐现有 PyData 技术栈的短板。有了这些工具，即便是处理亿级数据你也可以应对自如。...上开源。...，能以一种更方便简洁的方式处理大数据量，与Spark这些大数据处理框架相比较，Dask更轻。...项目地址：https://github.com/dask/dask 官方文档：https://docs.dask.org/en/latest/ CuPy CuPy 是一个借助 CUDA GPU 库在英伟达...GPU 上实现 Numpy 数组的库。

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Sqrt(x)x 的平方根

题目大意求一个数的平方根。结果返回整数，舍去小数，不是四舍五入解题思路二分搜索：值得注意的是右边可以直接设置为j=x/2+1，因为在(x/2+1)^2 > x。...+ay=x2+a y=x^2+a 的解。...接单介绍一下牛顿迭代法，如下图，求方程曲线与y轴的交点就是方程的解。...随意取一个值 X0X0 X0 ，找出曲线在 XX X 处的切线，该切线与y轴的交点为 X1X1 X1 ，再求 X1X1 X1 处的切线的交点，可以看出来交点会不断的向目标值靠近，现在确定一个阈值就可以找出近似解了...由于平方根是正数，所以初始的取值应为一个正数。

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平方根的C语言实现(二) —— 手算平方根的原理

不知道有多少人还记得手算平方根，那是满足每次在结果上添加一位，也就是按位逼近运算结果的唯一算法。至于数学上如何证明这个唯一性我就不说了，数学证明不会有那么多人有兴趣。...我们来求5499025的平方根。　　...先将5499025两位两位从低往高排，为　　5 49 90 25 　　2*2<5<3*3 　　所以最高位为2，　　然后我们再来看549的平方根，　　我们假设549的平方根的整数部分是2*10+b，...举个例子，我们来算121的平方根，也就是二进制下1111001的平方根。　　...1或者加0 之后，我们就可以用构建利用此算法的平方根了。

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使用Dask DataFrames 解决Pandas中并行计算的问题

如何将20GB的CSV文件放入16GB的RAM中。如果你对Pandas有一些经验，并且你知道它最大的问题——它不容易扩展。有解决办法吗? 是的-Dask DataFrames。...大多数Dask API与Pandas相同，但是Dask可以在所有CPU内核上并行运行。它甚至可以在集群上运行，但这是另一个话题。今天你将看到Dask在处理20GB CSV文件时比Pandas快多少。...让我们对Dask做同样的事情。...你可以看到下面的总运行时间: 让我们来比较一下不同点: 这并不是一个显著的区别，但Dask总体上是一个更好的选择，即使是对于单个数据文件。...Dask的API与Pandas是99%相同的，所以你应该不会有任何切换困难。请记住—有些数据格式在Dask中是不支持的—例如XLS、Zip和GZ。此外，排序操作也不受支持，因为它不方便并行执行。

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【Python 数据科学】Dask.array：并行计算的利器

1.2 Dask.array概述 Dask.array是Dask提供的类似于Numpy的数组数据结构，它允许用户在大规模数据集上执行Numpy-like的操作。...这使得Dask能够优化计算顺序，并在需要时执行计算。 4.2 Dask任务调度器 Dask使用任务调度器来执行计算图中的任务。任务调度器负责将任务分发到合适的计算节点上，并监控任务的执行进度。...创建了一个分布式客户端，并将Dask.array的计算任务提交到分布式集群上执行。...在分布式计算中，Dask会将任务分发到不同的工作节点上执行，并监控任务的执行进度。每个工作节点会执行其分配到的任务，并将结果返回给调度器。...)) # 使用分布式集群上的客户端执行计算 result = arr * 2 result = result.compute() 在这个例子中，我们使用Dask.array在分布式集群上执行计算，从而实现了并行计算

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Spark vs Dask Python生态下的计算引擎

本文基于Gurpreet Singh大佬在 Spark+AI SUMMIT 2020 的公开课编写 0x00 对于 Python 环境下开发的数据科学团队，Dask 为分布式分析指出了非常明确的道路，但是事实上大家都选择了...Dask 是一个纯 Python 框架，它允许在本地或集群上运行相同的 Pandas 或 Numpy 代码。...Spark vs Dask 首先先上Dask和Spark的架构设计图~ [设计架构] 生态 Dask 对于 Python 生态中的 Numpy、Pandas、Scikit-learn等有很好的兼容性，并且在...性能 Dask 中的 dataframe 基本上由许多个 pandas 的 dataframe 组成，他们称为分区。...Spark 中也有Spark-mllib 可以高效的执行编写好的机器学习算法，而且可以使用在spark worker上执行sklearn的任务。能兼容 JVM 生态中开源的算法包。

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使用Python NumPy库进行高效数值计算

pythonCopy codearr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 平方根 sqrt_result = np.sqrt(arr) print("数组元素的平方根：", sqrt_result...并行计算：利用多核心架构进行并行计算，通过使用并行库或工具，如Dask，加速计算过程。高级数学运算与信号处理 NumPy提供了许多高级的数学运算和信号处理工具，如傅里叶变换、线性滤波等。...，可以使用分布式计算框架，如Dask，将计算分发到多台机器上进行并行计算。...Dask是一个用于并行计算的库，可以与NumPy兼容，提供了分布式计算的能力。...通过Dask，你可以在集群上执行大规模的计算任务。

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