实现 int sqrt(int x) 函数。
计算并返回 x 的平方根，其中 x 是非负整数。
由于返回类型是整数，结果只保留整数的部分，小数部分将被舍去。
示例 1:
输入: 4
输出: 2
示例 2:
输入: 8
输出: 2
说明: 8 的平方根是 2.82842...,
由于返回类型是整数，小数部分将被舍去。
来源：力扣（LeetCode）
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发布于 5 个月前
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精选题解
二分查找
Python
二分查找法应用于搜索平方根的思想很简单，其实就是“猜”，但是是有策略的“猜”，用“排除法”在有限的区间里，一次排除一半的区间元素，最后只剩下一个数，这个数就是题目要求的向下取整的平方根整数。
牛顿法最初提出的时候，是用于求解方程的根，它的基本思想是“以直代曲”，在迭代中搜索得到方程的近似解。
方法一：二分法
思路分析：使用二分法搜索平方根的思想很简单，就类似于小时候我们看的电视节目中的“猜价格”游戏，高了就往低了猜，低了就往高了猜，范围越来越小。因此，使用二分法猜算术平方根就很自然。
一个数的平方根肯定不会超过它自己，不过直觉还告诉我们，一个数的平方根最多不会超过它的一半，例如 88 的平方根，88 的一半是 44，4^2=16>842=16>8，如果这个数越大越是如此，因此我们要计算一下，这个边界是多少。为此，解如下不等式：
left(cfrac{a}{2} ight)^2 ge a(2a)2≥a
意即：如果一个数的一半的平方大于它自己，那么这个数的取值范围。解以上不等式得 a ge 4a≥4 或者 a le 0a≤0。
于是边界值就是 44，那么对 00、11、22、33 分别计算结果，很容易知道，这 44 个数的平方根依次是 00、11、11、11。
注意：这 44 个特值如果没有考虑到，有可能导致你设置的搜索边界不正确。在使用二分法寻找平方根的时候，要特别注意边界值的选择，以下给出两个参考代码。
参考代码 1：所有的数都放在一起考虑，为了照顾到 00 把左边界设置为 00，为了照顾到 11 把右边界设置为 x // 2 + 1。
- Python
- Java
class Solution:
def mySqrt(self, x: int) -> int:
# 为了照顾到 0 把左边界设置为 0
left = 0
# 为了照顾到 1 把右边界设置为 x // 2 + 1
right = x // 2 + 1
while left < right:
# 注意：这里一定取右中位数，如果取左中位数，代码可能会进入死循环
# mid = left + (right - left + 1) // 2
mid = (left + right + 1) >> 1
square = mid * mid
if square > x:
right = mid - 1
else:
left = mid
# 因为一定存在，因此无需后处理
return left
Java 代码要注意到：如果中点 mid 声明为 int 类型，针对大整型测试用例通不过，因此变量需要声明为 long 类型，下同。
参考代码 2：事实上，只要单独照顾一下 00 这个特例就可以了。
- Python
- Java
class Solution:
def mySqrt(self, x: int) -> int:
if x == 0:
return 0
left = 1
right = x // 2
while left < right:
# 注意：这里一定取右中位数，如果取左中位数，代码可能会进入死循环
# mid = left + (right - left + 1) // 2
mid = (left + right + 1) >> 1
square = mid * mid
if square > x:
right = mid - 1
else:
left = mid
# 因为一定存在，因此无需后处理
return left
注意： 这里二分法的使用是有技巧的（如果你没有意识到，这里很可能是个“坑”），下面我就上面注释中提到的：
注意：这里一定取右中位数，如果取左中位数，代码可能会进入死循环。
做一些解释。当 x = 9 的时候，我们不妨给“错误的”代码加上一些调试语句，这样你就会更清晰地发现死循环在什么时候出现，例如：
Python 代码：
class Solution:
def mySqrt(self, x: int) -> int:
if x == 0:
return 0
left = 1
right = x // 2
while left < right:
# 调试代码开始：为了仔细观察区间左右端点，我们每进入一次循环，让线程休眠 1 秒
import time
time.sleep(1)
print('调试代码，观察区间左右端点、中位数，和进入的分支： left = {} , right = {} , '.format(left, right), end='')
# 调试代码结束
# 错误代码，在分支左区间不发生收缩的情况下，中位数应该取右中位数
# mid = left + (right - left) // 2
mid = (left + right) >> 1
# 调试代码
print('mid = {} ,'.format(mid), end=' ')
square = mid * mid
if square > x:
# 调试代码
print('进入 right = mid - 1 这个分支。')
right = mid - 1
else:
# 调试代码
print('进入 left = mid 这个分支。')
left = mid
return left
if __name__ == '__main__':
# 当 x = 8 的时候，代码能得出正确答案
x = 9
solution = Solution()
res = solution.mySqrt(x)
print(res)
控制台输出：
调试代码，观察区间左右端点、中位数，和进入的分支： left = 2 , right = 4 , mid = 3 , 进入 left = mid 这个分支。
调试代码，观察区间左右端点、中位数，和进入的分支： left = 3 , right = 4 , mid = 3 , 进入 left = mid 这个分支。
调试代码，观察区间左右端点、中位数，和进入的分支： left = 3 , right = 4 , mid = 3 , 进入 left = mid 这个分支。
调试代码，观察区间左右端点、中位数，和进入的分支： left = 3 , right = 4 , mid = 3 , 进入 left = mid 这个分支。
调试代码，观察区间左右端点、中位数，和进入的分支： left = 3 , right = 4 , mid = 3 , 进入 left = mid 这个分支。
Traceback (most recent call last):
File "/Users/liwei/（按照惯例这里不让你们看，虽然真的没有什么秘密，就是皮一下子很开心啊有木有）/LeetCode-Solution-Python/17-二分查找/0069-x 的平方根-2（平方根）.py", line 37, in
res = solution.mySqrt(x)
File "/Users/liwei/（按照惯例这里不让你们看，虽然真的没有什么秘密，就是皮一下子很开心啊有木有）/LeetCode-Solution-Python/17-二分查找/0069-x 的平方根-2（平方根）.py", line 11, in mySqrt
time.sleep(1)
KeyboardInterrupt
分析：如果取中点为左中位数，你看到死循环发生在 left = 3， right = 4 的时候，此时区间只有 2 个元素。这是为什么呢？
此时索引区间 [3, 4] 的中位数为左中位数，即 mid = 3 ，此时 square = 9 < 9 不成立，进入 left = mid 这个分支，你发现问题了吗，区间不发生收缩，即下一轮循环的索引区间还是 [3, 4]，此时中位数还取左中位数，即 mid = 3 ，square = 9 < 9 不成立，又进入 left = mid 这个分支，死循环就是这样产生的。
接着，请你把 mid = left + (right - left) // 2 改成 mid = left + (right - left + 1) // 2 ，即选择右中位数，再观察一下控制台输出，就知道此时为什么要选右中位数了。
这个二分法模板我用了很久，感觉非常好用。于是我专门把这个二分法模板好用的地方、使用它的技巧和注意事项整理在了「力扣 」第 35 题：搜索插入位置的题解《特别好用的二分查找法模板（Python 代码、Java 代码）》，希望能对大家有所帮助。
复杂度分析：
- 时间复杂度：O(log N)O(logN)，二分法的时间复杂度是对数级别的。
- 空间复杂度：O(1)O(1)，使用了常数个数的辅助空间用于存储和比较。
总结： 使用二分查找法搜索，注意特值对搜索边界的影响。
以下这部分内容是根据与用户 @lukas 在本题解下的讨论而添加的。
在这里补充一下，如果你实在不太想分析 a 的平方根可能的上界，之前说了，它肯定不会超过 a 自己，即使你把上界写成一个很大的数，例如 999999999999，这个数必须得是力扣的测试用例都达不到的数，在二分查找的过程中，不符合要求的数每次会被很快砍掉一半。
参考代码 3：干脆我不讨论 a 的边界，让二分法去排除不符合的区间吧，对数级别的时间复杂度对性能不会有很大影响。
- Python
- Java
class Solution:
def mySqrt(self, x):
left = 0
right = 999999
while left < right:
# 这种取中位数的方法又快又好，是我刚学会的，原因在下面这篇文章的评论区
# https://www.liwei.party/2019/06/17/leetcode-solution-new/search-insert-position/
mid = (left + right + 1) >> 1
square = mid * mid
if square > x:
right = mid - 1
else:
left = mid
return left
方法二：牛顿法
使用牛顿法可以得到一个正实数的算术平方根，因为题目中说“结果只保留整数部分”，因此，我们把使用牛顿法得到的浮点数转换为整数即可。
这里给出牛顿法的思想：
在迭代过程中，以直线代替曲线，用一阶泰勒展式（即在当前点的切线）代替原曲线，求直线与 xx 轴的交点，重复这个过程直到收敛。
说明：
1、以上图片来自《牛顿法与拟牛顿法》；
2、@LOAFER 的题解《牛顿迭代法》 的图和文字说明更好，而知乎问答《如何通俗易懂地讲解牛顿迭代法求开方？数值分析？》里面干货就更多了，建议大家出门左转观看，我这篇题解只是展示一下迭代公式如何计算。
注意：牛顿法得到的是平方根的浮点型精确值（可能会有一定误差），根据题目中的要求，把最后得到的这个数转换为 int 型，即去掉小数部分即可。
对“牛顿法”感兴趣的朋友们可以查一下牛顿法的应用：一个是求方程的根，另一个是求解最优化问题，在这里就不展开了。
参考代码 4：
- Python
- Java
class Solution:
def mySqrt(self, x):
if x < 0:
raise Exception('不能输入负数')
if x == 0:
return 0
# 起始的时候在 1 ，这可以比较随意设置
cur = 1
while True:
pre = cur
cur = (cur + x / cur) / 2
if abs(cur - pre) < 1e-6:
return int(cur)
说明：1e-6 是科学计数法，表示 11 乘以 1010 的负 66 次方，也就是 0.0000010.000001。有的地方使用 epsilon（epsilonϵ）表示 1e-6 ，用来抵消浮点运算中因为误差造成的相等无法判断的情况，它通常是一个非常小的数字，具体多小要根据你的精度需求来设置。
复杂度分析：
- 时间复杂度：（待讨论，反正很快很快就是了 ^_^，调皮一下显示我的无知）。
- 空间复杂度：O(1)O(1)，使用了常数个数的辅助空间用于存储和比较。