编写函数fun(n,a),求s=a+aa+aaa+...+aaa...aa的值, a代表1-9中的一个数字。项数n,以及a的值由键盘输入 例如:a为2,项数为5,则求2+22+222+2222+22222的和 采用递归算法

时间: 2023-11-05 11:04:35 浏览: 94
好的,这是一个关于数学的问题。可以使用递归算法来解决。以下是函数fun的代码实现: ```python def fun(n, a): if n == 0: return 0 else: return int(str(a) * n) + fun(n-1, a) ``` 其中,`n`表示项数,`a`表示要重复的数字。在每一次递归中,将当前项的值计算出来,并加上前面项的和。最终返回所有项的和。 例如,当输入a为2,项数为5时,函数fun的返回值为24690。 希望这个答案可以帮到你。如果还有其它问题,请继续提问。
相关问题

补充程序,编写函数fun,求Sn=a+aa+aaa….+a...aa值

以下是一个求Sn的函数fun的示例代码: ```python def fun(a, n): """ 计算Sn=a+aa+aaa+...+a...aa的值 :param a: 数字a :param n: a的位数 :return: Sn的值 """ s = 0 for i in range(1, n+1): s += int(str(a)*i) return s ``` 这个函数的参数包括数字a和a的位数n,返回值是Sn的值。它的实现方式是通过循环遍历计算a, aa, aaa, ... , a...aa的和。具体来说,我们把每个a乘以它所在的位数i,然后把它们相加即可。其中,我们可以通过将a转换为字符串,然后重复字符串i次,再将结果转换为整数来实现。

python补充程序,编写函数fun,求Sn=a+aa+aaa+

好的,下面是 Python 代码实现: ```python def fun(a, n): """ 计算 Sn = a + aa + aaa + ... + a...a(n 个 a) :param a: 第一项 :param n: 项数 :return: Sn 的值 """ sum = 0 for i in range(1, n+1): sum += int(str(a) * i) return sum ``` 代码解释如下: 1. 首先,定义一个名为 `fun` 的函数,接收两个参数 `a` 和 `n`,分别表示第一项和项数。 2. 在函数中,定义一个变量 `sum`,用于保存 Sn 的值,初始化为 0。 3. 使用 `for` 循环遍历从 1 到 `n` 的所有项数。 4. 在循环中,计算当前项的值,即 `int(str(a) * i)`,将其累加到 `sum` 中。 5. 循环结束后,返回 `sum` 的值,即为 Sn 的结果。 使用示例: ```python # 计算 Sn = 2 + 22 + 222 + 2222 的值 Sn = fun(2, 4) print("Sn 的值为:", Sn) ``` 输出结果为: ``` Sn 的值为: 2468 ``` 希望能够帮到你!

相关推荐

最新推荐

recommend-type

毕业设计基于STC12C5A、SIM800C、GPS的汽车防盗报警系统源码.zip

STC12C5A通过GPS模块获取当前定位信息,如果车辆发生异常震动或车主打来电话(主动请求定位),将通过GSM发送一条定位短信到车主手机,车主点击链接默认打开网页版定位,如果有安装高德地图APP将在APP中打开并展示汽车当前位置 GPS模块可以使用多家的GPS模块,需要注意的是,当前程序对应的是GPS北斗双模芯片,故只解析 GNRMC数据,如果你使用GPS芯片则应改为GPRMC数据即可。 系统在初始化的时候会持续短鸣,每初始化成功一部分后将长鸣一声,如果持续短鸣很久(超过20分钟),建议通过串口助手查看系统输出的调试信息,系统串口默认输出从初始化开始的所有运行状态信息。 不过更建议你使用SIM868模块,集成GPS.GSM.GPRS,使用更加方便
recommend-type

基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别.zip

基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。
recommend-type

【三维装箱】遗传和模拟退火算法求解三维装箱优化问题【含Matlab源码 031期】.zip

【三维装箱】遗传和模拟退火算法求解三维装箱优化问题【含Matlab源码 031期】.zip
recommend-type

自己编写的python 程序计算cpk/ppk

cpk&ppk python 小程序,品友点评
recommend-type

基于Springboot开发的分布式抽奖系统.zip

基于springboot的java毕业&课程设计
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解答下列问题:S—>S;T|T;T—>a 构造任意项目集规范族,构造LR(0)分析表,并分析a;a

对于这个文法,我们可以构造以下项目集规范族: I0: S -> .S S -> .T T -> .a I1: S -> S. [$ T -> T. [$ I2: S -> T. I3: S -> S.;S S -> S.;T T -> T.;a 其中,点(.)表示已经被扫描过的符号,;$表示输入串的结束符号。 根据项目集规范族,我们可以构造出LR(0)分析表: 状态 | a | $ ---- | - | - I0 | s3| I1 | |acc I2 | | 其中s3表示移进到状态3,acc表示接受。在分析字符串a;a时,我们可以按照以下步骤进行
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。