在 Python 中求整数平方根
Python 提供了几种计算数字平方根的方法。然而,这些方法都没有直接返回整数平方根,没有近似值或异常。
如初始代码片段中建议的,一种方法是使用 math.sqrt() 函数并将结果四舍五入到最接近的整数。然而,这种方法对于大整数可能并不精确。
更准确的方法涉及使用牛顿法,这是一种用于查找方程根的迭代技术。以下 Python 函数实现整数平方根的牛顿法:
<code class="python">def isqrt(n): x = n y = (x + 1) // 2 while y <p>此函数初始化两个变量 x 和 y,并迭代更新它们直到收敛。 x 表示整数平方根的最佳估计,而 y 是包含 x 值和 n 除以 x 的整数除法的更新估计。当 y 小于 x 时迭代停止,表明不需要进一步细化。</p> <p>isqrt() 的返回值是其平方不超过 n 的最大整数。要验证结果是否为精确的整数平方根,请将结果与其自身相乘并将其与 n 进行比较。请注意,此函数在设计上处理非完美平方,不会引发任何异常。</p> <p>虽然存在其他几种计算整数平方根的算法,但牛顿法通常被认为提供了准确性、速度和简单性的平衡。 </p></code>
以上是如何在 Python 中求一个数的整数平方根?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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pythonisbothinterpretedAndCompiled.1)它的compiledTobyTecodeForportabilityAcrosplatforms.2)bytecodeisthenInterpreted,允许fordingfordforderynamictynamictymictymictymictyandrapiddefupment,尽管Ititmaybeslowerthananeflowerthanancompiledcompiledlanguages。

在您的知识之际,而foroopsareideal insinAdvance中,而WhileLoopSareBetterForsituations则youneedtoloopuntilaconditionismet

ForboopSareSusedwhenthentheneMberofiterationsiskNownInAdvance,而WhileLoopSareSareDestrationsDepportonAcondition.1)ForloopSareIdealForiteratingOverSequencesLikelistSorarrays.2)whileLeleLooleSuitableApeableableableableableableforscenarioscenarioswhereTheLeTheLeTheLeTeLoopContinusunuesuntilaspecificiccificcificCondond

pythonisnotpuroly interpred; itosisehybridablectofbytecodecompilationandruntimeinterpretation.1)PythonCompiLessourceceCeceDintobyTecode,whitsthenexecececected bytybytybythepythepythepythonvirtirtualmachine(pvm).2)

concateNateListsinpythonwithTheSamelements,使用:1)operatototakeepduplicates,2)asettoremavelemavphicates,or3)listCompreanspearensionforcontroloverduplicates,每个methodhasdhasdifferentperferentperferentperforentperforentperforentperfortenceandordormplications。

pythonisanterpretedlanguage,offeringosofuseandflexibilitybutfacingperformancelanceLimitationsInCricapplications.1)drightingedlanguageslikeLikeLikeLikeLikeLikeLikeLikeThonexecuteline-by-line,允许ImmediaMediaMediaMediaMediaMediateFeedBackAndBackAndRapidPrototypiD.2)compiledLanguagesLanguagesLagagesLikagesLikec/c thresst

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