Question

def recursivelog(n, x, b):
    assert n >= 0
    assert x >= 1
    assert isinstance(b, int) 
    assert b >= 2
    float(x)  # this statement does not change x so is useless here
    if(x < b):
        return 0
    else:
        return 1+ recursivelog(n-1, x/b, b)

n表示步骤数（或递归调用）

x计算对数的数字

b对数的基数

虽然结果将舍入到最接近的正整数，如

>>> recursivelog(100, 3)
4

如何获得实数结果？

Answer 1

您可以做的一件事就是在这里使用二进制搜索。以下内容应该有效：

myClass{    
    height: calc(50% - 33.5px);
    width: heightReturnedValue*1.3
}

您可以进行一些调整以改善。如果您担心效率，可以使用算法直到函数返回小于基数的值。您应该使用它来计算小于基数的值的日志。

Answer 2

递归算法背后的想法是让它们递归直到它们达到基本情况。截断递归算法可能会导致意外的结果和错误，尤其是在存在未决计算时。

可以（应该）计算整数对数，而不必处理浮点数。考虑对数的实际含义：log(x, base) == c暗示base ** c == x。在非专业术语中，一个人将base乘以x以获得x 的必然结果，需要分割多少次{{ 1}} base在其他地方获取c 。

在你的问题中，你想要整数对数，所以，我们执行整数除法。这是你重新提出的问题： 需要多少次（{整数除法）x除base以获得c 。

有了这个，程序随之而来：

def rec_ilogn(x, n):
    """return the integer logarithm of x to base n"""
    assert x > 0, "Real logarithms are only defined for x > 0"
    if x < n:
        return 0
    return 1 + rec_ilogn(x//n, n)

现在测试代码：

>>> from math, import log
>>> ilogn = lambda x, n: int(log(x)/log(n)) # integer log(x, base)
>>> print([ilogn(i, 10) for i in range(1, 1000)] == [rec_ilogn(i, 10) for i in range(1, 1000)])
True

使用递归计算Log in Python

2 个答案: