python写求根公式，根号2的程序计算方法
python写求根公式，根号2的程序计算方法如果 num < 2；则 min = val；如果 num > 2；则 max = val；假设最开始 min = 1.0，max = 2.0；则它们的中间值 val = (min max)/2.0；然后判断 num = val*val 的结果，
序平常我们用到的 sqrt 函数求一个数的算术平方根，以前一直好奇究竟是如何计算的。
这篇文章我们就一起来探究一下。
二分法以前我想到的一种方式是二分法；
假设求根号2的平方根；
假设最开始 min = 1.0，max = 2.0；
则它们的中间值 val = (min max)/2.0；
然后判断 num = val*val 的结果，
如果 num > 2；则 max = val；
如果 num < 2；则 min = val；
如果 num = 2；则 算术平方根是 val，返回。
当然有人会问，一直不等于能，当然我们可以设置计算次数；
比如执行超过 20 次后就返回，这样可以避免无线循环下去。
然而这种方法的收敛速度实在太慢，导致要计算很多次才能达到比较高的精度。
牛顿的方法网上看到一个说是牛顿的计算方法，假设 f(x) = x^2-2；
在 x^2-2 的曲线上面，先找一个点A(X0 Y0)，
过点A做曲线的切线交x轴于B(X1 0);
找到当前点B对应曲线上的点C(X1 Y1);
过点C做曲线的切线交x轴于D(X2 0);
找到当前点D对应曲线上的点E(X2 Y2);
过点E做曲线的切线交x轴于F(X3 0);
.........
按照这个过程一直下去，B D F....将会离曲线与x轴的交点越来越近，即逼近原理。
那上面的坐标如何求取呢，对于点A，可以带入一个方便的坐标（1，-1）；
由于CD是切线，点C为切点，则有如下关系：
斜率 y' = BC/BD
而：BD 可以看成是点B的x轴坐标减去点D的x轴坐标，即 BD = X1-X2；
BC 就是C点的y值，即Y1；
上面关系就变成：y' = Y1/(X1-X2)
转换一下：X1-X2 = Y1/y'
X2 = X1-Y1/y'
转换成标准的写法，则有： Xn = Xn-1 - f(Xn-1) / f '(Xn-1)
对于曲线 x^2-2 任意一点的切线可以根据多项式导数方式获取，即 f '(Xn-1) = 2x；
则有 Xn = Xn-1 - f(Xn-1) / 2x;
将A点(X0 Y0) 由曲线上的点（1，-1）带入时，
X1 = 1 - (-1/2*1) = 1.5； 此时 Y1 = 1.5^2-2 = 2.25-2 = 0.25；
X2 = 1.5 - 0.25/2*1.5 = 1.416666...667； 此时 Y1 = 0.0069444444...
以此类推
X6 = 1.4142135623730950488016887242096980785696718753772.......
对比网上查找到的根号2前100为如下：
1.414213562373095048801688724209698078569671875376948073176679737990732478462107038850....
可以看到X6写出来的，仅仅是最后两位开始不一样。可见运算次数仅仅6次，精度已经如此高了。
代码实现由于C/C 没找到比较稳定的高精度计算数据类，在此用Python代替了。
实现代码如下：
from decimal import Decimal
from decimal import getcontext
work_context = getcontext()
work_context.prec = 1000 // 有兴趣的可以试试更高精度
num = Decimal(2) // 需要开方的数，可以试试3，5，7，11 。。。
def Xn(x y):
x -= y/(x*Decimal(2))
y = x*x-num
return (x y)
x = Decimal(1)
y = x*x-num
for i in range(0 20): // 计算20次精度已经非常高了
x y = Xn(x y)
print(x)
第20次结果：(好像精度已经达到1000位了)
1.414213562373095048801688724209698078569671875376948073176679737990732478462
10703885038753432764157273501384623091229702492483605585073721264412149709993
58314132226659275055927557999505011527820605714701095599716059702745345968620
14728517418640889198609552329230484308714321450839762603627995251407989687253
39654633180882964062061525835239505474575028775996172983557522033753185701135
43746034084988471603868999706990048150305440277903164542478230684929369186215
80578463111596668713013015618568987237235288509264861249497715421833420428568
60601468247207714358548741556570696776537202264854470158588016207584749226572
26002085584466521458398893944370926591800311388246468157082630100594858704003
18648034219489727829064104507263688131373985525611732204024509122770022694112
75736272804957381089675040183698683684507257993647290607629969413804756548237
28997180326802474420629269124859052181004459842150591120249441341728531478105
80360337107730918286931471017111168391658172688941975871658215212822951848847
是不是感到震惊，代码竟然如此短！？
是的，没有看错，就这么一点点。
有兴趣的小伙伴可以试试 https://tool.lu/coderunner/ 的在线编译器；
左上角选择 Python 然后复制上面的代码，运行看看结果。（如下图）
按照同样的方式，大家是不是可以扩展出3次，5次.....等等的开方计算方式了？
有时候思路正确了，所要做的反而就很少了！
我在心里十分佩服前人的智慧与伟大！
一起努力，加油！
