一个函数，计算并返回n的阶乘，n作为函数的参数。在主函数中调用该函数，求自然对数的底e近似值，要求其误差小于0.0000001，求e近似值的公式为： 2.png 算法分析： （1）求阶乘函数的函数头可定义为：int fac(int n)，其中n是形参。函数体内定义一个存放阶乘结果的变量m(其类型为长整型、初值为1)。用一个For循环结构(循环初值为1，终值为n，步长为1)计算n的阶乘，最后返回阶乘结果。 （2）主函数中用一个while循环结构，循环体内通过调用阶乘函数，计算e的近似值。结果按样张输出。C语言

下面是代码实现：

#include <stdio.h>

int fac(int n) {
    long long m = 1; // 阶乘结果的变量
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        m *= i;
    }
    return m;
}

int main() {
    double e = 1.0; // e的近似值
    double item = 1.0; // 每一项的值
    int n = 1; // 计算阶乘时的n
    while (item >= 0.0000001) {
        item = 1.0 / fac(n); // 每一项的值
        e += item; // 累加每一项的值
        n++; // 更新n的值
    }
    printf("e = %lf\n", e);
    return 0;
}

运行结果：

e = 2.718282

相关问题

用c语言编一个函数，计算并返回n的阶乘，n作为函数的参数。在主函数中调用该函数，求自然对数的底e近似值，要求其误差小于0.0000001

以下是用C语言编写的求阶乘和近似自然对数的函数：

#include <stdio.h>

double factorial(int n) {
    if (n == 0 || n == 1) {
        return 1;
    } else {
        return n * factorial(n - 1);
    }
}

double approximate_e() {
    double e = 0;
    double term = 1;
    int n = 0;
    while (term > 0.0000001) {
        term = 1 / factorial(n);
        e += term;
        n++;
    }
    return e;
}

int main() {
    double e = approximate_e();
    printf("Approximate value of e: %lf", e);
    return 0;
}

在该程序中，`factorial` 函数使用递归计算传入参数 `n` 的阶乘。`approximate_e` 函数使用一个循环来计算自然对数的底 e 的近似值，直到每一项的值小于 0.0000001。最后，在主函数中调用 `approximate_e` 函数并输出近似值。

编一个函数，计算并返回n的阶乘，n作为函数的参数。在主函数中调用该函数，求自然对数的底e近似值，要求其误差小于0.0000001，求e近似值的公式为：

以下是一个计算n的阶乘的函数，并使用该函数计算自然对数的底e的近似值：

import math

def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n-1)

def approximate_e():
    e_approx = 1
    n = 1
    while True:
        term = 1 / factorial(n)
        if term < 0.0000001:
            break
        else:
            e_approx += term
            n += 1
    return e_approx

e_approx = approximate_e()
print("Approximate value of e:", e_approx)
print("Error:", abs(e_approx - math.e))

在这个函数中，我们使用了递归来计算n的阶乘。然后，我们使用一个while循环来计算e的近似值。每次迭代，我们计算一个新的项，并将其添加到e_approx中。如果我们计算的项小于0.0000001，则我们停止迭代并返回e的近似值。最后，我们将计算出的近似值与Python中的math.e进行比较，以检查误差是否小于0.0000001。