粗浅的认识是因为Go比java更轻且性能上靠近python,容易上手,并发性好。
i := 1.0 // i是float64类型,且只能在函数中使用这种赋值
声明类型(注意类型在变量名之后):
var i float64 = 1.0
func p1(x,y,z int) int float {
}
package main //go从main包开始运行
import ( // 导入包
"fmt"
)
for i := 1 ; i < 10; i++{
fmt.Println("i : ", i)
}
//无限循环写法
for {
}
func pow(x, n, lim float64) float64 {
if v := math.Pow(x, n); v < lim {
return v
} else {
fmt.Printf("%g >= %g\n", v, lim)
}
// 这里开始就不能使用 v 了
return lim
}
为了练习函数与循环,我们来实现一个平方根函数:用牛顿法实现平方根函数。
计算机通常使用循环来计算 x 的平方根。从某个猜测的值 z 开始,我们可以根据 z² 与 x 的近似度来调整 z,产生一个更好的猜测:
z − = ( z ∗ z − x ) / ( 2 ∗ z ) z -= (z*z - x) / (2*z) z−=(z∗z−x)/(2∗z)
重复调整的过程,猜测的结果会越来越精确,得到的答案也会尽可能接近实际的平方根。
在提供的 func Sqrt 中实现它。无论输入是什么,对 z 的一个恰当的猜测为 1。 要开始,请重复计算 10 次并随之打印每次的 z 值。观察对于不同的值 x(1、2、3 …), 你得到的答案是如何逼近结果的,猜测提升的速度有多快。
提示:用类型转换或浮点数语法来声明并初始化一个浮点数值:
z : = 1.0 z := 1.0 z:=1.0
z : = f l o a t 64 ( 1 ) z := float64(1) z:=float64(1)
然后,修改循环条件,使得当值停止改变(或改变非常小)的时候退出循环。观察迭代次数大于还是小于 10。 尝试改变 z 的初始猜测,如 x 或 x/2。你的函数结果与标准库中的 math.Sqrt 接近吗?
(注: 如果你对该算法的细节感兴趣,上面的 z² − x 是 z² 到它所要到达的值(即 x)的距离, 除以的 2z 为 z² 的导数,我们通过 z² 的变化速度来改变 z 的调整量。 这种通用方法叫做牛顿法。 它对很多函数,特别是平方根而言非常有效。)
我的代码:
package main
import (
"fmt"
"math"
)
func Sqrt(x float64) float64 {
var z float64 = 1
tmp := 1.0
tmp = ( z * z - x ) / ( 2 * z )
cnt := 1
for math.Abs(tmp) > 0.0000000000001{
z -= tmp
tmp = ( z * z - x ) / ( 2 * z )
cnt++
}
fmt.Println("Times: ;",cnt)
return z
}
func main() {
for i := 1 ;i < 11;i++ {
fmt.Println(Sqrt(float64(i)))
fmt.Println("math : ",math.Sqrt(float64(i)))
}
}
运行结果:
Times: 1
1
math : 1
Times: 6
1.4142135623730951
math : 1.4142135623730951
Times: 6
1.7320508075688772
math : 1.7320508075688772
Times: 6
2.000000000000002
math : 2
Times: 7
2.23606797749979
math : 2.23606797749979
Times: 7
2.449489742783178
math : 2.449489742783178
Times: 7
2.6457513110645907
math : 2.6457513110645907
Times: 7
2.8284271247461903
math : 2.8284271247461903
Times: 7
3
math : 3
Times: 7
3.1622776601683795
math : 3.1622776601683795