1、二分法
这种是最简单的,就是定义一个最小值0和最大值number,把一个数取一个中间值(0+number)/2,然后平方,如果平方大于该数值,就把中间值赋给最大值,否者就把中间值赋给最小值,一直循环,直到取到想要的精度为止
代码如下:
//二分法
double sqrt1(double x){
double EPSINON = 0.00001;
double low = 0.0;
double high = x;
double mid = (low + high) / 2;
while ((high - low) > EPSINON){
if (mid*mid > x){
high = mid;
}
else{
low = mid;
}
mid = (high + low) / 2;
}
return mid;
}
2、牛顿迭代法

这个也是有迹可循的,求平方根即x^2=n。
令f(x)=x^2-n
如图所示:
取x0,如果x0不是解,做一个经过(x0,f(x0))这个点的切线,与x轴的交点为x1。
同理,如果x1不是解,做一个经过(x1,f(x1))这个点的切线,与x轴的交点为x2。
以此类推。
以这样的方式得到的 xi 会无限趋近于 f(x)=0 的解。
判断xi是否是f(x)=0的解有两个步骤:
- 计算 f(xi) 的值,判断是否为 0
- 判断前后两个解 xi 和 xi-1 是否无限接近。
(1)先
(f(x)-f(xi))/(x-xi)=f’(x),f’(x)是斜率也是f(x)的导函数,即f’(x)=2x。
化简得:f(xi)=f(x)-f’(x)(x-xi),令f(xi)=0得:
(x^2-n)-2x(x-xi)=0
持续化简得:
x^2 - n - 2x^2 + 2xxi=0
2xxi=x^2 + n
2xi=x+n/x
xi=(x+n/x)/2
(2)再采用第二种方法判断
这样就得到了一元等式,就可以进行编程了。
//牛顿迭代法
double sqrt2(double x) {
if (x == 0) {
return 0;
}
double last = 0.0;
double res = 1.0;
while (res != last) {
last = res;
res = (res + x / res) / 2;
}
return res;
}
3、神秘代码
网上说出自Quake-III Arena (雷神之锤3)是90年代的经典游戏之一,作为游戏引擎算法。
直接上代码,我也不是很懂。
//神奇代码
double sqrt3(double x) {
//float后加f转换成double类型
if(x == 0) return 0;
float result = x;
float xhalf = 0.5f*result;
int i = *(int*)&result;
// what the fuck?
i = 0x5f3759df - (i>>1);
result = *(float*)&i;
result = result*(1.5f-xhalf*result*result);
result = result*(1.5f-xhalf*result*result);
return 1.0f/result;
}
中心思想是二分法,但是搞不懂为何求倒和0x5f3759df,为什么what the fuck? ,更加准确的是0x5f375a86。。。。
运行结果,多方面比较,采用C/C++的#include<math.h>库,引用sqrt对比
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
double sqrt1(double x);
double sqrt2(double x);
double sqrt3(double x);
int main() {
const int count = 1000; //测试次数
double test = 0.0;
printf("sqrt\t\tsqrt1\t\tsqrt2\t\tsqrt3\n");
for (int i = 0; i < count; i++) {
test = rand() % 10000;
double s = sqrt(test);
double s1 = sqrt1(test);
double s2 = sqrt2(test);
double s3 = sqrt3(test);
printf("%lf\t%lf\t%lf\t%lf\n", s, s1, s2, s3);
}
return 0;
}
总结

1、准确性
<math.h>的求平方根和牛顿迭代法一样
2、耗时
<math.h>的求平方根最短,可能直接底层运算吧。