#include<iostream> using namespace std; int main() { long long n,ans[52]; ans[1]=1; ans[2]=2; ans[3]=4; for(int i=4;i<=50;i++){ ans[i] = ans[i-1]+ans[i-2]+ans[i-3]; } while(cin>>n){ cout<<ans[n]<<endl; } }以上代码用python写

这是C++的代码，如果要将其用Python实现，可以参考以下的代码：

n = int(input())
ans = [0] * 52
ans[1] = 1
ans[2] = 2
ans[3] = 4
for i in range(4, 51):
    ans[i] = ans[i-1] + ans[i-2] + ans[i-3]
print(ans[n])

这段代码与原始的C++代码实现了相同的功能，但使用了Python的语法和数据类型。具体来说，该代码首先读入台阶数n，然后使用一个长度为52的数组ans来存储不同台阶数的走法数，并初始化前三个元素。接着，使用一个for循环来计算每个台阶数的走法数，并将其存入数组中。最后，通过print语句输出该台阶数的走法数ans[n]。

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#include<iostream> using namespace std; int main() { long long n,ans[52]; ans[1]=1; ans[2]=2; ans[3]=4; for(int i=4;i<=50;i++){ ans[i] = ans[i-1]+ans[i-2]+ans[i-3]; } while(cin>>n){ cout<<ans[n]<<endl; } }

这段代码是一个求解“三步问题”的程序，其中“三步问题”是一个经典的递推问题，要求在一个长度为n的台阶上，每次可以跨越1、2或3个台阶，问有多少种不同的走法。

该程序使用了一个长整型数组ans来存储不同台阶数的走法数，然后通过一个for循环来计算每个台阶数的走法数，并将其存入数组中。最后，通过一个while循环来不断读入台阶数n，然后输出该台阶数的走法数ans[n]。

需要注意的是，该程序只能处理n<=50的情况，因为在n>50时，long long类型的数据已经无法存储该问题的解了。

#include<cstdio> #include<iostream> #include<cmath> #include<algorithm> using namespace std; long long power(long long x,long long time) { long long ans=1; for(int i=1;i<=time;i++)ans*=x; return ans; } long long getjie(long long x) { long long ans=1; for(int i=1;i<=x;i++)ans*=i; return ans; } double get(long long x,int time) { long long ans1=power(x,time); long long ans2=getjie(time); return(double)ans1/(double)ans2; } int main() { int n;cin>>n; if(n==1){cout<<"1"<<endl;return 0;} double ans=1; int time=1; while(1) { double temp=get(n,time); if(temp<0.000001)break; ans+=temp;time++; } printf("%.4If\n",ans); }

这段代码实现了一个计算e的x次幂的程序。具体来说，它使用了泰勒级数的方法，通过计算e^x的无限级数展开式来逼近e^x的值。具体的计算公式为：

e^x = 1 + x/1! + x^2/2! + x^3/3! + ... + x^n/n!

代码中首先让用户输入整数n，然后使用while循环来计算上述级数，直到某一项的值小于0.000001时停止计算。在循环中，使用了三个自定义函数：power、getjie和get。

函数power用来计算x的time次幂；函数getjie用来计算time的阶乘；函数get用来计算x的time次幂除以time的阶乘。最终将get函数的返回值加到ans中，并将time加1。最后使用printf函数输出结果，保留4位小数。

需要注意的是，这段代码中使用了自定义函数来计算幂次方和阶乘，避免了使用pow和循环计算的精度问题。另外，这种实现方式虽然比较直观，但是效率比较低，时间复杂度为O(n^2)。

建议使用C++标准库中的exp函数来计算e的x次幂，这个函数可以保证精度和效率。