高效求解一個2的N次方冪的算法

解法：時間復雜度在O(log N),其中log N的下標可以是k=2，3，4......(例如log_k N)，但是它們統稱為O(log N)。

思路？

我們可以將2的N次方冪的指數N從1每次以兩倍(三倍、四倍.....，但是它們的執行次數都是log_kN)的速度往上遞增到N，這樣我們的時間復雜度會遠遠降低，就能高效的求解2的N次方冪。

例如我們以二為例：

解法？

方法(遞歸形式)：

def erdeNcifangmi(a):
    b=1
    sum=2
    if a==1: //若a==1時，則返回2
        return sum
    if a==0: //若a==0，則返回1
        return 1
    while (b<<1)<=a: //表示b<<1(即b*2)小於a
        sum*=sum //看上述圖解可知
        b=b<<1
    if (b<<1)>a: //若我們輸入的a不是二的整數倍，而我們寫的算法不能讓b變為log2a。則需要將我們剩余的指數表示出來(a-b)，之后再進入遞歸進行計算之后的得出結果。
        sum1=sum
        return sum1*erdeNcifangmi(a-b)
c=int(input())
num=erdeNcifangmi(c)
print(num)