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C++のsqrt・sqrtf・sqrtl関数の使い方と違いを徹底解説

C++のcmathライブラリには、平方根を求めるための関数が複数用意されています。sqrt()だけでなく、データ型に応じて使い分けられるsqrtf()sqrtl()などがあり、それぞれ対応する引数の型と戻り値の型が異なります。

本記事では、これら3つの平方根関数の特徴と具体的な使い方を、サンプルコード付きで詳しく解説します。

sqrt()関数:double型用の平方根計算

sqrt()関数は、double型のデータに対して使用する基本的な平方根関数です。引数としてdouble型の値を受け取り、その平方根をdouble型で返します。

構文

double sqrt(double argument)

使用例

#include <cmath>
#include <iomanip>
#include <iostream>
using namespace std;
main() {
    double x = 144.0;
    double y = 180.0;
    cout << fixed << setprecision(12) << sqrt(x) << endl;
    cout << fixed << setprecision(12) << sqrt(y) << endl;
}

実行結果

12.000000000000
13.416407864999

注意点: 引数は必ず指定する必要があります。引数を省略するとコンパイルエラーになります。また、負の値を渡した場合は戻り値としてNaN(Not a Number)が返される点にも注意しましょう。

sqrtf()関数:float型用の平方根計算

sqrtf()関数は、float型(単精度浮動小数点数)のデータに対して使用します。float型の引数を受け取り、float型の平方根を返します。

構文

float sqrtf(float argument)

使用例

#include <cmath>
#include <iomanip>
#include <iostream>
using namespace std;
main() {
    float x = 144.0;
    float y = 180.0;
    cout << fixed << setprecision(6) << sqrtf(x) << endl;
    cout << fixed << setprecision(6) << sqrtf(y) << endl;
}

実行結果

12.000000
13.416408

sqrt()と同様に、引数の指定は必須であり、負の値を渡すとNaNが返されます。メモリ使用量を抑えたい場合や、精度がそれほど求められない場面では、float型を扱うこの関数が適しています。

sqrtl()関数:long double型用の高精度平方根計算

sqrtl()関数は、long double型(拡張精度浮動小数点数)のデータに対して使用します。long doubleは通常のdoubleよりも高い精度を持つ型であり、非常に大きな数値を扱う際に威力を発揮します。

特に10の18乗オーダーのような巨大な整数値の平方根を正確に計算したい場合には、この関数が役立ちます。

構文

long double sqrtl(long double argument)

使用例

#include <cmath>
#include <iomanip>
#include <iostream>
using namespace std;
main() {
    long long int x = 5000000000000000000;
    long long int y = 999999999999999999;
    cout << fixed << setprecision(12) << sqrtl(x) << endl;
    cout << fixed << setprecision(12) << sqrtl(y) << endl;
}

実行結果

2236067977.499789696420
999999999.999999999476

巨大な数値に対しても、高い精度で平方根が計算できていることが確認できます。

まとめ:3つの関数の使い分け

関数名引数の型戻り値の型主な用途
sqrt()doubledouble一般的な平方根計算
sqrtf()floatfloatメモリ効率を重視する場合
sqrtl()long doublelong double高精度・巨大な数値の計算

C++では、扱うデータの精度要件に応じてこれらの関数を適切に使い分けることで、パフォーマンスと精度のバランスを取ったプログラムを書くことができます。

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