牛顿迭代法求解平方根

假设现在输入一个整数,希望通过某种方式来求得该整数的平方根,要求得到尽可能大的精度。

和 LeetCode 上的原题 LeetCode 69 不同,这里要求得到尽可能大的精度,因此一般的二分法无法处理这个问题

处理思路

考虑定义一个函数 f(x)=x2a,那么当 f(x)0 时,所对应的正 x 坐标就是 a 的平方根。现在,在 f(x) 上的任意一点,做出 f(x) 处对应的切线,此时的横坐标为 xi,这条切线和 X 轴的交点的横坐标为 xi+1,具体如下图所示:

function.png

由于在 f(x) 处的切线的斜率为当前位置的 f(x) 的倒数,因此有如下的关系:

f(xi)/(xixi+1)=f(xi)

将该关系进行转换,可以得到 xi+1xi 之间的对应关系:

xi+1=xif(xi)/f(xi)

由于 f(x)=x2a,由求导公式可得 f(x)=2x,将其带入上述的公式可得:

xi+1=xi(xi2a)/2xi=xixi/2+a/2xi=(xi+a/xi)/2

xi 非常接近 a 时,则有如下的对应关系:

xi+1=(a+a)/2=a

即经过不断地迭代,最终结果收敛于 a

编码实现

public static double sqrt(int n) {
    int ub = 20; //  20 次左右的迭代可以解决 32 位有符号整数的平方根
    double y = 0.5 * n; // 初始值默认为 0.5 倍的 n,如果能够取得更好的初始值,算法性能会有进一步的提升
    double rootx = Math.sqrt(n); // 实际平方根,用于比较
    for (int i = 0; i < ub; ++i) {
        System.out.printf("%05d: %25.16f %25.16f\n", i, y, Math.abs(y - rootx) / rootx);
        double newy = 0.5*(y + (double) n / y); // 迭代
        if (newy == y) {
            System.out.println("Converged");
            break;
        }
        y = newy;
    }

    return y;
}

时间复杂度:可以看到,如果有一个合适的初始值,牛顿迭代法可以是一个常数时间内的操作,即 O(1)

空间复杂度:只需要少量的几个中间变量,因此空间复杂度为 O(1)


参考:

[1] 《编程珠矶(续)》Jon Bentley 第 14 章 编写数值计算程序

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