前言
题目：小E的射击训练
在使用豆包 MarsCode AI 刷题的过程中，遇到了一道题目，要求我计算点 (x, y) 到原点的距离，并根据这个距离所在的环层返回一个值。这个题目主要考察我对循环结构和条件判断的掌握。
步骤拆解
- 距离的计算： 题目要求计算
(x, y)到原点(0, 0)的距离。为了避免计算平方根，我直接计算了距离的平方，即x * x + y * y，这样可以避免使用浮点数，提高了计算的效率。 - 环层判断： 我使用了一个
for循环来判断distanceSquared属于哪个环层。每个环层的边界是以其半径的平方为界限。例如，第1个环层对应的距离平方范围是[0, 1)，第2个环层对应的是[1, 4)，依此类推，直到第10个环层。 - 返回值的计算： 如果点的距离平方小于等于某个环层的半径平方，我就返回
11 - i，即返回对应的环层编号。例如，若点在第1个环层内，返回10；在第2个环层内，返回9，以此类推。 - 超出环层的情况： 如果计算出的距离平方超出了第10个环层的范围（即大于 10^2），则返回0，表示该点不属于任何有效环层。
我的理解
这道题目让我更深入地理解了如何通过简单的数学公式来优化计算。距离平方的计算不仅简化了问题，还避免了浮点运算的误差，提升了代码的效率。
通过循环和条件判断，我还学会了如何通过简单的控制结构来判断某个值是否符合特定的范围。虽然这道题目中的判断条件很简单，但它让我意识到，通过调整条件的设置，我们可以解决许多类似的问题。
学习体会
在这道题目中，通过直接计算距离的平方，我避免了浮点数运算，优化了计算过程。这不仅减少了计算量，还提高了代码的稳定性。在处理类似问题时，优化计算方式能有效提高程序的效率，并减少潜在的误差。尽管题目本身较为简单。通过这道题目，我更加深刻地理解了如何用简洁的代码高效地解决问题。特别是 for 循环与条件判断的结合，使得我对程序的控制结构有了更深的认识。这也让我意识到，良好的代码结构能帮助我们更加清晰地表达解决方案。同时，让我进一步了解了如何将现实问题转化为数学模型进行解决。
文章最后
通过反复刷题，希望自己在未来能继续保持这种思维方式。
