Calculating s=1+(1+2)+(1+2+3)+... ...+(1+2+...+n)

时间: 2023-11-14 22:06:01 浏览: 107
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计算 S=1!+2!+3!+...+N!。

这个问题可以通过编写一个函数来解决。下面是两个不同的函数实现方法: 1. 使用循环计算每个子序列的和,然后将它们相加得到最终结果。 2. 使用递归计算每个子序列的和,然后将它们相加得到最终结果。 方法1的代码如下: ``` long long sum(int n) { long long result = 0; for (int i = 1; i <= n; i++) { long long sub_sum = 0; for (int j = 1; j <= i; j++) { sub_sum += j; } result += sub_sum; } return result; } ``` 方法2的代码如下: ``` long long sub_sum(int n) { if (n == 1) { return 1; } else { return sub_sum(n - 1) + n * (n + 1) / 2; } } long long sum(int n) { long long result = 0; for (int i = 1; i <= n; i++) { result += sub_sum(i); } return result; } ``` 请注意,这两个函数都使用了长整型来处理大数字。同时,第二个函数使用了递归来计算每个子序列的和。这两个函数都可以用来计算s=1+(1+2)+(1+2+3)+... ...+(1+2+...+n)。
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优化这段代码:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

x_train, t_train, x_test, t_test = load_data('F:\\2023\\archive\\train') network = DeepConvNet() network.load_params("deep_convnet_params.pkl") print("calculating test accuracy ... ") sampled = 1000 x_test = x_test[:sampled] t_test = t_test[:sampled] prediect_result = [] for i in x_test: i = np.expand_dims(i, 0) y = network.predict(i) _result = network.predict(i) _result = softmax(_result) result = np.argmax(_result) prediect_result.append(int(result)) acc_number = 0 err_number = 0 for i in range(len(prediect_result)): if prediect_result[i] == t_test[i]: acc_number += 1 else: err_number += 1 print("预测正确数:", acc_number) print("预测错误数:", err_number) print("预测总数:", x_test.shape[0]) print("预测正确率:", acc_number / x_test.shape[0]) classified_ids = [] acc = 0.0 batch_size = 100 for i in range(int(x_test.shape[0] / batch_size)): tx = x_test[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] tt = t_test[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] y = network.predict(tx, train_flg=False) y = np.argmax(y, axis=1) classified_ids.append(y) acc += np.sum(y == tt) acc = acc / x_test.shape[0] classified_ids = np.array(classified_ids) classified_ids = classified_ids.flatten() max_view = 20 current_view = 1 fig = plt.figure() fig.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1, hspace=0.2, wspace=0.2) mis_pairs = {} for i, val in enumerate(classified_ids == t_test): if not val: ax = fig.add_subplot(4, 5, current_view, xticks=[], yticks=[]) ax.imshow(x_test[i].reshape(28, 28), cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest') mis_pairs[current_view] = (t_test[i], classified_ids[i]) current_view += 1 if current_view > max_view: break print("======= 错误预测结果展示 =======") print("{view index: (label, inference), ...}") print(mis_pairs) plt.show()

逐行分析下面的代码:import random import numpy as np import pandas as pd import math from operator import itemgetter data_path = './ml-latest-small/' data = pd.read_csv(data_path+'ratings.csv') data.head() data.pivot(index='userId', columns='newId', values='rating') trainSet, testSet = {}, {} trainSet_len, testSet_len = 0, 0 pivot = 0.75 for ele in data.itertuples(): user, new, rating = getattr(ele, 'userId'), getattr(ele, 'newId'), getattr(ele, 'rating') if random.random() < pivot: trainSet.setdefault(user, {}) trainSet[user][new] = rating trainSet_len += 1 else: testSet.setdefault(user, {}) testSet[user][new] = rating testSet_len += 1 print('Split trainingSet and testSet success!') print('TrainSet = %s' % trainSet_len) print('TestSet = %s' % testSet_len) new_popular = {} for user, news in trainSet.items(): for new in news: if new not in new_popular: new_popular[new] = 0 new_popular[new] += 1 new_count = len(new_popular) print('Total movie number = %d' % new_count) print('Build user co-rated news matrix ...') new_sim_matrix = {} for user, news in trainSet.items(): for m1 in news: for m2 in news: if m1 == m2: continue new_sim_matrix.setdefault(m1, {}) new_sim_matrix[m1].setdefault(m2, 0) new_sim_matrix[m1][m2] += 1 print('Build user co-rated movies matrix success!') print('Calculating news similarity matrix ...') for m1, related_news in new_sim_matrix.items(): for m2, count in related_news.items(): if new_popular[m1] == 0 or new_popular[m2] == 0: new_sim_matrix[m1][m2] = 0 else: new_sim_matrix[m1][m2] = count / math.sqrt(new_popular[m1] * new_popular[m2]) print('Calculate news similarity matrix success!') k = 20 n = 10 aim_user = 20 rank ={} watched_news = trainSet[aim_user] for new, rating in watched_news.items(): for related_new, w in sorted(new_sim_matrix[new].items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:k]: if related_new in watched_news: continue rank.setdefault(related_new, 0) rank[related_new] += w * float(rating) rec_news = sorted(rank.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:n] rec_news

逐行分析下面的代码:import random import numpy as np import pandas as pd import math from operator import itemgetter data_path = './ml-latest-small/' data = pd.read_csv(data_path+'ratings.csv') data.head() data.pivot(index='userId', columns='newId', values='rating') trainSet, testSet = {}, {} trainSet_len, testSet_len = 0, 0 pivot = 0.75 for ele in data.itertuples(): user, new, rating = getattr(ele, 'userId'), getattr(ele, 'newId'), getattr(ele, 'rating') if random.random() < pivot: trainSet.setdefault(user, {}) trainSet[user][new] = rating trainSet_len += 1 else: testSet.setdefault(user, {}) testSet[user][new] = rating testSet_len += 1 print('Split trainingSet and testSet success!') print('TrainSet = %s' % trainSet_len) print('TestSet = %s' % testSet_len) user_sim_matrix = {} print('Building new-user table ...') new_user = {} for user, news in trainSet.items(): for new in news: if new not in new_user: new_user[new] = set() new_user[new].add(user) print('Build new-user table success!') new_count = len(new_user) print('Total new number = %d' % new_count) print('Build user co-rated users matrix ...') for new, users in new_user.items(): for u in users: for v in users: if u == v: continue user_sim_matrix.setdefault(u, {}) user_sim_matrix[u].setdefault(v, 0) user_sim_matrix[u][v] += 1 print('Build user co-rated users matrix success!') print('Calculating user similarity matrix ...') for u, related_users in user_sim_matrix.items(): for v, count in related_users.items(): user_sim_matrix[u][v] = count / math.sqrt(len(trainSet[u]) * len(trainSet[v])) print('Calculate user similarity matrix success!') k = 20 n = 10 aim_user = 3 rank ={} watched_news = trainSet[aim_user] for v, wuv in sorted(user_sim_matrix[aim_user].items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[0:k]: for new in trainSet[v]: if new in watched_news: continue rank.setdefault(new, 0) rank[new] += wuv rec_news = sorted(rank.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:n] rec_news

分析一下这段代码:#include "stdio.h" #include<xmmintrin.h> //Need this for SSE compiler intrinsics #include<math.h> //Needed for sqrt in CPU-only version #include<time.h> int main(int argc,char *argv[]) { printf("Starting calculation...\n"); const int length=64000; //We will be calculating Y=SQRT(x)/x, for x=1->64000 //If you do not properly align your data for SSE instructions, you may take a huge performance hit. float *pResult=(float *)_aligned_malloc(length*sizeof(float),16); //align to 16-byte for SSE __m128 x; __m128 xDelta=_mm_set1_ps(4.0f); //Set the xDelta to (4,4,4,4) __m128 *pResultSSE=(__m128 *)pResult; const int SSELength=length/4; clock_t clock1=clock(); #define TIME_SSE //Define this if you want to run with SSE #ifdef TIME_SSE //lots of stress loops so we can easily use a stopwatch for(int stress=0;stress<1000;stress++) { //Set the initial values of x to (4,3,2,1) x=_mm_set_ps(4.0f,3.0f,2.0f,1.0f); for(int i=0; i<SSELength; i++) { __m128 xSqrt=_mm_sqrt_ps(x); //Note! Division is slow. It's actually faster to take the reciprocal of a number and multiply //Also note that Division is more accurate than taking the reciprocal and multiplying #define USE_DIVISION_METHOD #ifdef USE_FAST_METHOD _m128 xRecip=_mm_rcp_ps(x); pResultSSE[i]=_mm_mul_ps(xRecip,xSqrt); #endif //USE_FAST_METHOD #ifdef USE_DIVISION_METHOD pResultSSE[i]=_mm_div_ps(xSqrt,x); #endif //USE_DIVISION_METHOD //Advance x to the next set of numbers x=_mm_add_ps(x,xDelta); } } clock_t clock2=clock(); printf("SIMDtime:%d ms\n",1000*(clock2-clock1)/CLOCKS_PER_SEC); #endif //TIME_SSE #define TIME_noSSE #ifdef TIME_noSSE clock_t clock3=clock(); //lots of stress loops so we can easily use a stopwatch for(int stress=0;stress<1000;stress++) { clock_t clock3=clock(); float xFloat=1.0f; for(int i=0;i<length;i++) { //Even though division is slow,there are no intrinsic functions like there are in SSE pResult[i]=sqrt(xFloat)/xFloat; xFloat+=1.0f; } } clock_t clock4=clock(); printf("noSIMDtime:%d ms\n",1000*(clock4-clock3)/CLOCKS_PER_SEC); #endif //TIME_noSSE return 0; }

给出下列代码在OpenCL中的运行结果:#include "stdio.h" #include <xmmintrin.h> // Need this for SSE compiler intrinsics #include <math.h> // Needed for sqrt in CPU-only version #include <time.h> int main(int argc, char* argv[]) { printf("Starting calculation...\n"); const int length = 64000; // We will be calculating Y = SQRT(x) / x, for x = 1->64000 // If you do not properly align your data for SSE instructions, you may take a huge performance hit. float *pResult = (float*) _aligned_malloc(length * sizeof(float), 16); // align to 16-byte for SSE __m128 x; __m128 xDelta = _mm_set1_ps(4.0f); // Set the xDelta to (4,4,4,4) __m128 *pResultSSE = (__m128*) pResult; const int SSELength = length / 4; clock_t clock1=clock(); #define TIME_SSE // Define this if you want to run with SSE #ifdef TIME_SSE // lots of stress loops so we can easily use a stopwatch for (int stress = 0; stress < 1000; stress++) { // Set the initial values of x to (4,3,2,1) x = _mm_set_ps(4.0f, 3.0f, 2.0f, 1.0f); for (int i=0; i < SSELength; i++) { __m128 xSqrt = _mm_sqrt_ps(x); // Note! Division is slow. It's actually faster to take the reciprocal of a number and multiply // Also note that Division is more accurate than taking the reciprocal and multiplying #define USE_DIVISION_METHOD #ifdef USE_FAST_METHOD __m128 xRecip = _mm_rcp_ps(x); pResultSSE[i] = _mm_mul_ps(xRecip, xSqrt); #endif //USE_FAST_METHOD #ifdef USE_DIVISION_METHOD pResultSSE[i] = _mm_div_ps(xSqrt, x); #endif // USE_DIVISION_METHOD // Advance x to the next set of numbers x = _mm_add_ps(x, xDelta); } } clock_t clock2=clock(); printf("SIMDtime:%d ms\n",1000*(clock2-clock1)/CLOCKS_PER_SEC); #endif // TIME_SSE #define TIME_NoSSE #ifdef TIME_NoSSE clock_t clock3=clock(); // lots of stress loops so we can easily use a stopwatch for (int stress = 0; stress < 1000; stress++) { clock_t clock3=clock(); float xFloat = 1.0f; for (int i=0 ; i < length; i++) { // Even though division is slow, there are no intrinsic functions like there are in SSE pResult[i] = sqrt(xFloat) / xFloat; xFloat += 1.0f; } } clock_t clock4=clock(); printf("noSIMDtime:%d ms\n",1000*(clock4-clock3)/CLOCKS_PER_SEC); #endif // TIME_noSSE return 0; }   

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