三种sqrt函数实现

1：二分查找

思路：要实现一个sqrt函数，可以使用二分法，首先确定一个范围[begin, end]，这个范围的中间数mid，看mid的平方是否等于x，如果相等，则返回mid，如果不等则缩小[begin,end]的范围，为原来的一半。这里的初始范围可以是[1, x]，也可以是更精确一些的[1, (x/2) + 1]。（因 (x/2) + 1 的平方等于 x+1+(x^2/4)，它一定大于x，所以，x的平方根一定在[1, (x/2) + 1]范围内）

题目中给出的函数原型是int mySqrt(int x)。参数和返回值都是整数。这里稍微扩展一下，将函数原型改为double mySqrt(int x)。解题思路还是一样的，但是浮点数因精度的原因，无法判断两个浮点数是否完全相等，只能说两者的差值绝对值小于某个精度，所以在二分查找时，需要一定的技巧，具体的代码如下：

double mySqrt_binarysearch(int x)
{if(x <= 0) return 0;double begin = 1;double end = x/2+1;double mid, lastmid;mid = begin + (end-begin)/2;do{if(mid < x/mid) begin = mid;else   end = mid;lastmid = mid;mid = begin + (end-begin)/2;}while(ABS(lastmid-mid) > FLT_MIN);return mid;
}

上面的代码中，逐步缩小[begin,end]的范围，通过判断上次的lastmid与本次的mid的差值绝对值是否在精度之内，来决定是否继续寻找下去。

2：牛顿迭代法

上面的实现方法只能说是中规中矩，但是实现sqrt有更牛逼的方法，就是牛顿迭代法。该方法就是由我们熟知的牛顿提出的。具体思想可以自行搜索。简而言之，如下图：

x^2 = a的解，也就是函数f(x) = x^2 – a与x轴的交点。可以在x轴上先任选一点x0，则点（x0, f(x0)）在f(x)上的切线，与x轴的交点为x1，它们满足切线的方程：f(x0)=(x0-x1)f’(x0)，可得x1更接近最终的结果，解方程得到：

x1 = (x0 + (a/x0))/2。以x1为新的x0，按照切线的方法依次迭代下去，最终求得符合精确度要求的结果值。它的实现代码如下：

double mySqrt_newton(int x)
{if(x <= 0) return 0;double res, lastres;res = x;  //初始值，可以为任意非0的值do{lastres = res;res = (res + x/res)/2;}while(ABS(lastres-res) > FLT_MIN);return res;
}

使用牛顿法解决sqrt的效率非常高，关于效率比较可参见本文最后一节。牛顿法的效率很大程度上取决于初始值的选取，这就引出了下一节。

3：神迹

下面这段代码出自《雷神之锤》，至今尚未找到该代码的真正作者，代码如下：

float InvSqrt(float x)
{float xhalf = 0.5f * x;int i = *(int*)&x; i = 0x5f375a86 - (i>>1); x = *(float*)&i;x = x*(1.5f-xhalf*x*x); x = x*(1.5f-xhalf*x*x); x = x*(1.5f-xhalf*x*x);return 1/x;
}

它本质上还是使用的牛顿迭代法，真正牛逼的地方在于它初始值的选择，0x5f375a86这个魔法数字的由来尚不可知，该算法的具体原理及其背景可以参见维基百科，不再赘述。

要注意的是，上面算法使用的是float和int类型，实验可知他们不能替换为double和long。

4：效率

使用下面的代码，测试上述三种方法，以及系统默认方法的效率：

int main(int argc, char **argv)
{clock_t begin, end;int num = atoi(argv[1]);double res;int i;int loopcnts = 1000000;begin = clock();for(i = 0; i < loopcnts; i++)res = mySqrt_binarysearch(num);end = clock();printf("mySqrt_binarysearch(%d) = %f, spent time is %f\n", num, res, (double)(end-begin));begin = clock();for(i = 0; i < loopcnts; i++)res = mySqrt_newton(num);end = clock();printf("mySqrt_newton(%d) = %f, spent time is %f\n", num, res, (double)(end-begin));begin = clock();for(i = 0; i < loopcnts; i++)res = InvSqrt(num);end = clock();printf("InvSqrt(%d) = %f, spent time is %f\n", num, res, (double)(end-begin));begin = clock();for(i = 0; i < loopcnts; i++)res = sqrt(num);end = clock();printf("system sqrt(%d) = %f, spent time is %f\n", num, res, (double)(end-begin));}

测试结果如下：

mySqrt_binarysearch(65535) = 255.998047, spent time is 3437535.000000
mySqrt_newton(65535) = 255.998047, spent time is 659694.000000
InvSqrt(65535) = 255.998047, spent time is 65902.000000
system sqrt(65535) = 255.998047, spent time is 82605.000000

可见，二分法最慢，普通的牛顿迭代法次之，神迹代码要比系统库的还要快一些。

Ps：谨以此文，给予那些不知天高地厚的程序员们，当头棒喝！

参考：

https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%89%9B%E9%A1%BF%E6%B3%95

https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%B9%B3%E6%96%B9%E6%A0%B9%E5%80%92%E6%95%B0%E9%80%9F%E7%AE%97%E6%B3%95

http://kb.cnblogs.com/page/189867/

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