创建Java ME Math.pow()方法 - 编程入门网

本示例演示了衰变算法的使用方法。您会注意到，n 的值（解的估计值）将按 1% 强制递减。您可能需要根据编程精度要求来改变此值。也 可能考虑包括编程逻辑，该逻辑用于将前一迭代解与当前迭代进行比较，然后，如果有改善继续进行迭代，但是，如果解已回归，则返回前一 个值。

这里讲述的解只处理正指数。如果值为负会出现什么情况呢？下面我们将解决这种意外情况。

创建Java ME Math.pow()方法(3)

处理负指数

要再增加一层复杂度，假定正在向 Math.pow() 方法传递负指数。在这种情况下，指数为负，一种简单的解决方案是将底数转换为小数，使 指数为正。例如，8-2 可转换为 (1/8)2。我们以可编程的方式用底数 x 来除 1，用 -1 来乘 y（参见示例 6）。

示例 6 if( y < 0 ) { 　　 x = (1/x); // convert base number to fraction 　　 y *= -1; // make exponent positive }

现在，我们已经讨论了用于在 Java ME 中估计幂函数的“强力”几何衰变算法。读者会注意到，对于较大的底数和指数分子组合，朴素的 “强力”试探性方法有性能问题。请考虑示例 85/2。使用此算法的起始值将为 85 = 32,768。如果使用 1% 的衰变，则要求全部 5196 次迭代 都求该解，这样几乎达不到最优。谨记此事实并且不提供改善的试探性搜索算法，我们转到二次逼近，这会提供更多合理的迭代要求。

使用 Math.sqrt() 方法的 ME Math.pow()

开发我们的 Math.pow() 方法的第二种方法是通过使用 Math.sqrt() 方法（参见示例 7）。使用Math.sqrt() 方法要求我们对具有偶分母 的幂进行估计。例如，n = 82/3 => n3 = 82 是一个棘手问题，因为我们需要立方根，而非平方根。为了调整示例中的此问题，我们我们就 对两端再求一次平方：n3 = 82 => n6 = 84。然后，我们就可以继续进行，恰好在两次迭代之内求出解。

当然，我们的 ME Math.pow() 方法的指数不会以分子和分母的形式开始，而是向我们传递一个实数。我们将此实数转换为具有偶分母的小 数，然后利用相应的平方根数来对 n 求解。在我们的 n = 82/3 示例中，我们进行如下转换：

n = 82/3 => n = 8683/1024 => n1024 = 8683

我们选择 1024 作为分母，因为对平方根函数迭代 10 次将得到 n 的值。特别指出，(n1024)(1/(2^10)) = n。当然，我们可能需要根据方 程右侧的大小来减少迭代次数。示例 7 演示了这种方法。

示例 7 double pow(double x, double y) {　　　　　 　　 //Convert the real power to a fractional form 　　 int den = 1024; //declare the denominator to be 1024 　　 /*Conveniently 2^10=1024, so taking the square root 10 　　 times will yield our estimate for n.　In our example 　　 n^3=8^2　　n^1024 = 8^683.*/ 　　 int num = (int)(y*den); // declare numerator 　　 int iterations = 10;　/*declare the number of square root 　　　　 iterations associated with our d

凌众科技专业提供服务器租用、服务器托管、企业邮局、虚拟主机等服务，公司网站：http://www.lingzhong.cn 为了给广大客户了解更多的技术信息，本技术文章收集来源于网络,凌众科技尊重文章作者的版权，如果有涉及你的版权有必要删除你的文章，请和我们联系。以上信息与文章正文是不可分割的一部分,如果您要转载本文章,请保留以上信息，谢谢!