正整数 n 的整数平方根是平方小于或等于 n 的最大整数。(例如,7 的整数平方根为 2,9 的整数平方根为 3)。
这是我的尝试:
intSquareRoot :: Int -> Int
intSquareRoot n
| n*n > n = intSquareRoot (n - 1)
| n*n <= n = n
我猜它不起作用,因为 n 根据需要随着递归而减小,但是由于这是 Haskell,您不能使用变量来保留原始 n。
...但是由于这是 Haskell,您不能使用变量来保留原始 n。
我不知道是什么让你这么说。以下是你如何实现它:
intSquareRoot :: Int -> Int
intSquareRoot n = aux n
where
aux x
| x*x > n = aux (x - 1)
| otherwise = x
这足以玩转,但它不是一个非常有效的实现。可以在Haskell 的 wiki上找到更好的:
(^!) :: Num a => a -> Int -> a
(^!) x n = x^n
squareRoot :: Integer -> Integer
squareRoot 0 = 0
squareRoot 1 = 1
squareRoot n =
let twopows = iterate (^!2) 2
(lowerRoot, lowerN) =
last $ takeWhile ((n>=) . snd) $ zip (1:twopows) twopows
newtonStep x = div (x + div n x) 2
iters = iterate newtonStep (squareRoot (div n lowerN) * lowerRoot)
isRoot r = r^!2 <= n && n < (r+1)^!2
in head $ dropWhile (not . isRoot) iters
您可能没有可编辑的变量,但您可以递归地传递参数......
intSquareRoot :: Int -> Int
intSquareRoot n = try n where
try i | i*i > n = try (i - 1)
| i*i <= n = i
给予
ghci> intSquareRoot 16
4
ghci> intSquareRoot 17
4
您最初的尝试,以及对 user2989737 的良好修正,尝试了从 n 到解决方案的每个数字。大数字非常慢,复杂度为 O(n)。最好从 0 开始直到解,这将复杂度提高到 O(sqrt n):
intSquareRoot :: Int -> Int
intSquareRoot n = try 0 where
try i | i*i <= n = try (i + 1)
| True = i - 1
但这是一个使用巴比伦方法(牛顿方法应用于平方根)的更有效的代码:
squareRoot :: Integral t => t -> t
squareRoot n
| n > 0 = babylon n
| n == 0 = 0
| n < 0 = error "Negative input"
where
babylon a | a > b = babylon b
| True = a
where b = quot (a + quot n a) 2
它不如 Pedro Rodrigues 解决方案(GNU 的多精度库算法)快,但它更简单且更易于理解。它还需要使用内部递归来保持原来的 n。
为了使其完整,我将其推广到任何 Integral 类型,检查负输入,并检查 n == 0 以避免除以 0。
建议的解决方案不起作用,因为n
在每个递归调用中都重叠了参数。
以下解决方案使用二进制搜索并在 中找到整数平方根O(log(n))
:
intSquareRoot :: Int -> Int
intSquareRoot n = bbin 0 (n+1)
where bbin a b | a + 1 == b = a
| otherwise = if m*m > n
then bbin a m
else bbin m b
where m = (a + b) `div` 2
根据平方根所在的位置,[a,b)
在每个递归调用([a,m)
或)上将范围除以二。[m,b)