面试 5:手写 Java 的 pow() 实现
我们在处理一道编程面试题的时候,通常除了注意代码规范以外,千万要记得自己心中模拟一个单元测试。主要通过三方面来处理。
- 功能性测试
- 边界值测试
- 负面性测试
不管如何,一定要保证自己代码考虑的全面,而不要简单地猜想用户的输入一定是正确的,只是去实现功能。通常你编写一个能接受住考验的代码,会让面试官对你刮目相看,你可以不厉害,但已经充分说明了你的靠谱。
今天我们的面试题目是:
面试题:尝试实现 Java 的 Math.pow(double base,int exponent) 函数算法,计算 base 的 exponent 次方,不得使用库函数,同时不需要考虑大数问题。
面试题来源于《剑指 Offer》第 11 题,数字的整数次方。
不要介意 Java 真正的方法是 Math.pow(double var1,double var2)。
由于不需要考虑大数问题,不少小伙伴心中暗自窃喜,这题目也太简单了,给我撞上了,运气真好,于是直接写出下面的代码:
public class Test11 {
private static double power(double base, int exponent) {
double result = 1.0;
for (int i = 0; i < exponent; i++) {
result *= base;
}
return result;
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println(power(2, 2));
System.out.println(power(2, 4));
System.out.println(power(3, 1));
System.out.println(power(3, 0));
}
}
写的快自然是好事,如果正确的话会被面试官认为是思维敏捷。但如果考虑不周的话,恐怕就极容易被面试官认为是不靠谱的人了。在技术能力和靠谱度之间,大多数面试官更青睐于靠谱度。
我们上面确实做到了功能测试,但面试官可能会直接提示我们,假设我们的 exponent
输入一个负值,能得到正确值么?
跟着自己的代码走一遍,终于意识到了这个问题,当 exponent
为负数的时候,循环根本就进不去,无论输入的负数是什么,都会返回 1.0,这显然是不正确的算法。
我们在数学中学过,给一个数值上负数次方,相当于给这个数值上整数次方再求倒数。
意识到这点,我们修正一下代码。
public class Test11 {
private static double power(double base, int exponent) {
// 因为除了 0 以外,任何数值的 0 次方都为 1,所以我们默认为 1.0;
// 0 的 0 次方,在数学书是没有意义的,为了贴切,我们也默认为 1.0
double result = 1.0;
// 处理负数次方情况
boolean isNegetive = false;
if (exponent < 0) {
isNegetive = true;
exponent = -exponent;
}
for (int i = 0; i < exponent; i++) {
result *= base;
}
if (isNegetive)
return 1 / result;
return result;
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println(power(2, 2));
System.out.println(power(2, 4));
System.out.println(power(3, 1));
System.out.println(power(3, -1));
}
}
我们在代码中增加了一个判断是否为负数的 isNegetive
变量,当为负数的时候,我们就置为 true,并计算它的绝对值次幂,最后返回结果的时候返回它的倒数。
面试官看到这样的代码,可能就有点按捺不住内心的怒火了,不过由于你此前一直面试回答的较好,也打算再给你点机会,面试官提示你,当 base
传入 0,exponent
传入负数,会怎样?
瞬间发现了自己的问题,这不是犯了数学最常见的问题,给 0 求倒数么?
虽然 Java 的 Math.pow() 方法也存在这个问题,但我们这里忽略不计。
于是马上更新代码。
public class Test11 {
private static double power(double base, int exponent) {
// 因为除了 0 以外,任何数值的 0 次方都为 1,所以我们默认为 1.0;
// 0 的 0 次方,在数学书是没有意义的,为了贴切,我们也默认为 1.0
double result = 1.0;
// 处理底数为 0 的情况,底数为 0 其他任意次方结果都应该是 0
if (base == 0)
return 0.0;
// 处理负数次方情况
boolean isNegetive = false;
if (exponent < 0) {
isNegetive = true;
exponent = -exponent;
}
for (int i = 0; i < exponent; i++) {
result *= base;
}
if (isNegetive)
return 1 / result;
return result;
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println(power(2, 2));
System.out.println(power(2, 4));
System.out.println(power(3, 1));
System.out.println(power(0, -1));
}
}
有了上一次的经验,这次并不敢直接上交代码了,而是认真检查边界值和各种情况。检查 1 遍,2 遍,均没有发现问题,提交代码。
计算机表示小数均有误差,这个在 Python 中尤其严重,但经数次测试,《剑指 Offer》中讲的双精度误差问题似乎在 Java 的 == 运算符中并不存在。如有问题,欢迎指正。
上面的代码基本还算整,健壮性也还不错,但面试官可能还想问问有没有更加优秀的算法。
仔细查看,确实似乎是有办法优化的,比如我们要求 power(2,16)
的值,我们只需要先求出 2 的 8 次方,再平方就可以了;以此类推,我们计算 2 的 8 次方的时候,可以先计算 2 的 4 次方,然后再做平方运算.....妙哉妙哉!
需要注意的是,如果我们的幂数为奇数的话,我们需要在最后再乘一次我们的底数。
我们尝试修改代码如下:
public class Test11 {
private static double power(double base, int exponent) {
// 因为除了 0 以外,任何数值的 0 次方都为 1,所以我们默认为 1.0;
// 0 的 0 次方,在数学书是没有意义的,为了贴切,我们也默认为 1.0
double result = 1.0;
// 处理底数为 0 的情况,底数为 0 其他任意次方结果都应该是 0
if (base == 0)
return 0.0;
// 处理负数次方情况
boolean isNegetive = false;
if (exponent < 0) {
isNegetive = true;
exponent = -exponent;
}
result = getTheResult(base, exponent);
if (isNegetive)
return 1 / result;
return result;
}
private static double getTheResult(double base, int exponent) {
// 如果指数为0,返回1
if (exponent == 0) {
return 1;
}
// 指数为1,返回底数
if (exponent == 1) {
return base;
}
// 递归求一半的值
double result = getTheResult(base, exponent >> 1);
// 求最终值,如果是奇数,还要乘一次底数
result *= result;
if ((exponent & 0x1) == 1) {
result *= base;
}
return result;
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println(power(2, 2));
System.out.println(power(2, 4));
System.out.println(power(3, -1));
System.out.println(power(0.1, 2));
}
}
完美解决。
在提交代码的时候,还可以主动提示面试官,我们在上面用右移运算符代替了除以 2,用位与运算符代替了求余运算符 % 来判断是一个奇数还是一个偶数。让他知道我们对编程的细节真的很重视,这大概也就是细节决定成败吧。一两个细节的打动说不定就让面试官下定决心给我们发放 Offer 了。
位运算的效率比乘除法及求余运算的效率要高的多。
因为移位指令占 2 个机器周期,而乘除法指令占 4 个机器周期。从硬件上看,移位对硬件更容易实现,所以我们更优先用移位。
好了,今天我们的面试精讲就到这里,我们明天再见!
作 者:
南 尘
出 处: http://www.cnblogs.com/liushilin/
关于作者:专注于移动前端的项目开发。如有问题或建议,请多多赐教!欢迎加入Android交流群:118116509
版权声明:本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文链接。
特此声明:所有评论和私信都会在第一时间回复。也欢迎园子的大大们指正错误,共同进步。或者直接私信我
声援博主:如果您觉得文章对您有帮助,可以点击文章下部【推荐】或侧边【关注】。您的鼓励是作者坚持原创和持续写作的最大动力!
欢迎关注我的公众号,精讲面试、算法、Andrid、Java、Python,旨在打造全网最比心的公众号。

【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 如何编写易于单元测试的代码
· 10年+ .NET Coder 心语,封装的思维:从隐藏、稳定开始理解其本质意义
· .NET Core 中如何实现缓存的预热?
· 从 HTTP 原因短语缺失研究 HTTP/2 和 HTTP/3 的设计差异
· AI与.NET技术实操系列:向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现
· 周边上新:园子的第一款马克杯温暖上架
· Open-Sora 2.0 重磅开源!
· 分享 3 个 .NET 开源的文件压缩处理库,助力快速实现文件压缩解压功能!
· Ollama——大语言模型本地部署的极速利器
· [AI/GPT/综述] AI Agent的设计模式综述
2016-07-10 安卓第一次启动引导页使用ViewPager实现