定义求 n的函数factl和求和函数 sumg 编写程序命名为 sv2.pv 在此基础上编程实现1！ +2！+..m！的计算。用python

以下是实现题目要求的 Python 代码：

# 定义求 n 的阶乘函数 factl
def factl(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * factl(n-1)

# 定义求和函数 sumg
def sumg(m):
    if m == 1:
        return 1
    else:
        return factl(m) + sumg(m-1)

# 计算 1! + 2! + ... + m!
m = int(input("请输入 m 的值："))
result = sumg(m)
print("1! + 2! + ... +", m, "! 的结果为：", result)

运行程序后，输入 m 的值，即可得到计算结果。注意，在输入 m 的值时，应该输入一个正整数。

相关问题

这段代码改正sumR=0; sumG=0; sumB=0; amount=0; for i=1:x for j=1:y if (R(i,j)+G(i,j)+B(i,j))>T sumR=sumR+R(i,j); sumG=sumG+G(i,j); sumB=sumB+B(i,j); amount=amount+1; end end end

你可以将代码改为以下形式：

sumR = 0;
sumG = 0;
sumB = 0;
amount = 0;
for i = 1:x
    for j = 1:y
        if (R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)) > T
            sumR = sumR + R(i,j);
            sumG = sumG + G(i,j);
            sumB = sumB + B(i,j);
            amount = amount + 1;
        end
    end
end

在原始代码中，sumR，sumG，sumB和amount的赋值语句没有使用缩进，这会导致这些语句在循环中重复执行。因此，你需要使用缩进来明确这些语句属于if语句块，并且只在if语句的条件为真时执行。同时，建议在if语句的条件周围加上空格，以使代码更易读。

用java编写程序对一副原始图像进行卷积计算，卷积核kernel=[-1,0,1 ，输出原始图像及结果图像。 -2,0,2 -1,0,1]

以下是用Java编写的程序，对一幅原始图像进行卷积计算，卷积核kernel=[-1,0,1，-2,0,2，-1,0,1]，并输出原始图像及结果图像。

import java.awt.Color;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;

public class Convolution {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 读取原始图像
        BufferedImage image = ImageIO.read(new File("input.jpg"));
        
        // 定义卷积核
        int[][] kernel = {{-1, 0, 1}, {-2, 0, 2}, {-1, 0, 1}};
        
        // 获取图像的宽度和高度
        int width = image.getWidth();
        int height = image.getHeight();
        
        // 创建新的图像对象
        BufferedImage result = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
        
        // 对每个像素进行卷积计算
        for (int i = 1; i < height - 1; i++) {
            for (int j = 1; j < width - 1; j++) {
                int sumR = 0, sumG = 0, sumB = 0;
                for (int k = -1; k <= 1; k++) {
                    for (int l = -1; l <= 1; l++) {
                        // 获取卷积核中对应的像素值
                        Color color = new Color(image.getRGB(j + l, i + k));
                        int r = color.getRed();
                        int g = color.getGreen();
                        int b = color.getBlue();
                        
                        // 进行卷积计算
                        sumR += kernel[k + 1][l + 1] * r;
                        sumG += kernel[k + 1][l + 1] * g;
                        sumB += kernel[k + 1][l + 1] * b;
                    }
                }
                
                // 将计算结果设置为新图像的像素值
                int newR = Math.min(Math.max(sumR, 0), 255);
                int newG = Math.min(Math.max(sumG, 0), 255);
                int newB = Math.min(Math.max(sumB, 0), 255);
                Color newColor = new Color(newR, newG, newB);
                result.setRGB(j, i, newColor.getRGB());
            }
        }
        
        // 将结果图像保存为JPEG格式
        ImageIO.write(result, "JPEG", new File("output.jpg"));
    }
}

在这个程序中，我们首先使用`ImageIO.read()`方法读取原始图像，然后定义卷积核`kernel`，并创建新的图像对象`result`。接着，我们对每个像素进行卷积计算，在内层循环中使用`getRGB()`方法获取卷积核中对应的像素值，然后进行卷积计算并将计算结果设置为新图像的像素值。最后，我们使用`ImageIO.write()`方法将结果图像保存为JPEG格式。

注意，由于卷积计算可能会导致某些像素值超出[0, 255]的范围，因此我们需要使用`Math.min()`和`Math.max()`方法将其限制在这个范围内。