快速幂算法及参考代码（算法系列之幂运算）
快速幂算法及参考代码（算法系列之幂运算）样例：实现 pow(x n) ，即计算 x 的整数 n 次幂函数看了不少其他人提交的答案，发现Golang的答案特别少，且很多都存在同一个问题：精度。Go的浮点数精度范围有限，对于超过精度的返回值会不准确，但貌似很多人并没有意识到这个问题，或者说不知道怎么处理于是略过了这个问题。本文会按照：题目介绍-> 解题思路分析 -> 源码展示的方式，来完成这一作业。
本题来自Leetcode
题目力扣
难度：中等
编程语言：Go
1. 背景看了不少其他人提交的答案，发现Golang的答案特别少，且很多都存在同一个问题：精度。
Go的浮点数精度范围有限，对于超过精度的返回值会不准确，但貌似很多人并没有意识到这个问题，或者说不知道怎么处理于是略过了这个问题。
本文会按照：题目介绍-> 解题思路分析 -> 源码展示的方式，来完成这一作业。
2. 题目介绍实现 pow(x n) ，即计算 x 的整数 n 次幂函数
样例：
提示：
- -100.0 < x < 100.0
- -2^{31} <= n <= 2^{31}-1
- -10^4 <= x^n <= 10^4
简单方法，直接调用内置math函数库。 重复造轮子方法：按照快速降幂的思路，将n折半，计算因子扩大为2次幂。n折半后是奇数，则需要单独✖️计算因子。
所谓降幂，其实就是利用了幂函数的运算法则：
来减少需要运算的次数。尤其是在幂n比较大时，具备良好的性能优势。
4. 源码展示公用方法，保留结果的8位精度。
func roundFloat(r float64) float64 {
return float64(int(r*10000000)) / 10 / 1000000
}
简单方法实现
func myPowSimple(x float64 n int) float64 {
return roundFloat(math.Pow(x float64(n)))
}
快速降幂：
Leetcode运算结果 ： 两种方法均得到以下数据：
执行用时: 0ms
内存消耗: 1.9 MB
生活依然要继续，每天拿出半个小时，放下焦虑，用行动来积累更好的自己，我们一起加油！
