在Python中设计Sqrt函数

这有点像学术练习。我正在用Python实现一个sqrt函数。这是我的密码

def mySqrt(x):
    low, high = 1, x
    while low < high:
        mid = low + (high - low)/2
        if mid * mid > x:
            high = mid - 1
        elif mid * mid < x:
            low = mid
        else:
            return mid
    return low

因此

有人能帮我吗。谢谢。

您可以使用

它收敛速度非常快。下面是

sqrt（2）

的一个示例：

对于

sqrt（3）

：

现在，您只需将

for

循环替换为

while

和精度条件，并返回结果，而不只是打印结果

def sqrt(num, param):
    return float(str(num**0.5)[:param+len(str(num).split("."))+1])

你可以做1/2次方，你可以试着找到平方根

#!/usr/bin/env python
def ntsqrt(n):
    sgn = 0
    if n < 0:
        sgn = -1
        n = -n
    val = n
    while True:
        last = val
        val = (val + n / val) * 0.5
        if abs(val - last) < 1e-9:
            break
    if sgn < 0:
        return complex(0, val)
    return val

if __name__ == "__main__":
    print ntsqrt(25.0)

---

拯救泰勒级数？你只能计算完美平方的事实是因为你只考虑整数。确定代码的哪一部分负责这一点，你就会知道该怎么做。你的代码只考虑舍入值或十进制值，而不是浮点值。“当数字不是完美的平方时，这不起作用”，因此你需要查看当前近似值的误差，例如

m2=mid*mid；err=abs（m2-x）

。顺便说一句，尽量避免多次计算相同的值，如果需要多次计算

mid*mid

，请计算一次并保存。但我强烈建议您使用巴比伦法：一旦它开始收敛，每个循环上正确位的数量将加倍，而对分算法只能为每个循环添加一个额外的正确位。如果您这样做，您也可以执行

mysqrt=math.sqrt

。当然，尽管牛顿的平方根法实际上与巴比伦法（又名Heron的方法）相同。或者您可以计算增量：

delta=（n/val-val）*0.5；val+=delta

以避免在测试中进行减法运算。

def sqrt(x):
    n = 1
    for _ in range(10):
        print(n)
        n = (n + x/n) * 0.5

1
1.5
1.41666666667
1.41421568627
1.41421356237
1.41421356237
1.41421356237
1.41421356237
1.41421356237
1.41421356237

1
2.0
1.75
1.73214285714
1.73205081001
1.73205080757
1.73205080757
1.73205080757
1.73205080757
1.73205080757

def sqrt(num, param):
    return float(str(num**0.5)[:param+len(str(num).split("."))+1])

#!/usr/bin/env python
def ntsqrt(n):
    sgn = 0
    if n < 0:
        sgn = -1
        n = -n
    val = n
    while True:
        last = val
        val = (val + n / val) * 0.5
        if abs(val - last) < 1e-9:
            break
    if sgn < 0:
        return complex(0, val)
    return val

if __name__ == "__main__":
    print ntsqrt(25.0)

  5.00000000005