求1!*2!*3!*...*n!之后的零

时间: 2024-03-18 18:37:00 浏览: 44
当计算1!*2!*3!*...*n!时,我们需要计算每个数的阶乘,并将它们相乘。在这个过程中,我们可以观察到,只有当一个数可以被分解为2和5的乘积时,才会产生一个零。因此,我们只需要计算从1到n中有多少个数可以被分解为2和5的乘积即可。 具体来说,我们可以通过计算n!中包含的2和5的因子个数来确定最终结果中零的个数。由于2的个数一定比5的个数多,所以我们只需要计算5的个数即可。 假设n=10,我们来看一下具体的计算过程: 1! = 1 2! = 2 3! = 6 4! = 24 5! = 120 6! = 720 7! = 5040 8! = 40320 9! = 362880 10! = 3628800 在这个例子中,我们可以看到,只有5!、10!这两个数可以被分解为2和5的乘积。因此,求1!*2!*3!*...*10!之后的零的个数为2。
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解释正则表达式:((exp)(.*\n)*.*(battleres))|((battleres)(.*\n)*.*(exp))

这个正则表达式的意思是匹配以"exp"或"battleres"结尾的行,其中行尾的换行符可以有也可以没有。 更具体地说,这个正则表达式分为两部分,用 "|" 连接起来: 1. ((exp)(.*\n)*.*(battleres)) 这部分匹配以"exp"结尾的行或以"battleres"结尾的行。其中: - (exp) 表示匹配"exp"; - (.*\n)* 表示匹配零个或多个任意字符加换行符的组合,这个组合可以出现在"exp"之前或之后,或者出现在"exp"和"battleres"之间; - .* 表示匹配零个或多个任意字符不包括换行符; - (battleres) 表示匹配"battleres"。 2. ((battleres)(.*\n)*.*(exp)) 这部分匹配以"battleres"结尾的行或以"exp"结尾的行,其中: - (battleres) 表示匹配"battleres"; - (.*\n)* 表示匹配零个或多个任意字符加换行符的组合,这个组合可以出现在"battleres"之前或之后,或者出现在"battleres"和"exp"之间; - .* 表示匹配零个或多个任意字符不包括换行符; - (exp) 表示匹配"exp"。 综上所述,这个正则表达式可以匹配以"exp"或"battleres"结尾的行,不限制它们之间是否存在其他内容。

close all; Ts=1;%码元周期 N_sample=17;%每个码元抽样点数 eye_num=8;%眼图的个数 alpha=1;%滚降系数为1 N_data=1000;%码元数 dt=Ts/N_sample;%抽样时间间隔 t=-3*Ts:dt:3*Ts;%设置采样 %%产生双极性数字信号 d=sign(randn(1,N_data));%randn随机生成数字 sign函数进行一个判断,判断其正负 xt=sigexpand(d,N_sample)%对d进行扩张,每个间隔加入N_sample-1个零 %基带系统冲击响应(升余弦) ht=sinc(t/Ts).*(cos(alpha*pi*t/Ts))./(1-4*alpha^2*t.^2/Ts^2+eps);%升余弦滚降特性的公式 st=conv(xt,ht);%卷积函数 tt=-3*Ts:dt:(N_data+3)*N_sample*dt-dt;%设置采样 %% 绘制接收端波形 subplot(2,1,1); plot(tt,st); axis([0 20 -1.2 1.2]);%横坐标范围,纵坐标范围 xlabel('t/Ts'); ylabel('基带信号'); %% 绘制眼图 subplot(2,1,2); ss=zeros(1,eye_num*N_sample);%建立零矩阵 ttt=0:dt:eye_num*N_sample*dt-dt;%采样间隔 for k=3:50 ss=st(k*N_sample+1:(k+eye_num)*N_sample); drawnow;%将还未处理完的图像实时的显示出来,实时看到图像的每一步变化情况 plot(ttt,ss); hold on;%新画图像之后不覆盖原图像 end xlabel('t/Ts'); ylabel('基带信号眼图') %% 扩展函数,转换为1维矩阵进行卷积 function[out]=sigexpand(d,M); N=length(d);%基带信号码元长度 out=zeros(M,N); out(1,:)=d;%将零矩阵第一行换成基带信号中的8个码元 out=reshape(out,1,M*N);% end 给出用MATLAB代码实现思路的分析

这段MATLAB代码主要用于产生双极性数字信号并绘制眼图和波形图。首先通过随机生成数字和sign函数进行判断,产生双极性数字信号d,然后对d进行扩张,每个间隔加入N_sample-1个零,得到扩张后的基带信号xt。接着利用升余弦滚降特性的公式生成基带系统冲击响应ht,再通过卷积函数得到接收端波形st。在绘制接收端波形图的同时,利用for循环和眼图的采样间隔,绘制眼图。最后给出一个扩展函数,将零矩阵转换为1维矩阵进行卷积。
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# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Apr 23 21:10:25 2021 例题:我们把(2,0),(0,2),(0,0)这三个点当作类别1; (3,0),(0,3),(3,3)这三个点当作类别2, 训练好SVM分类器之后,我们预测(-1,-1),(4,4)这两个点所属的类别。 @author: Administrator """ import numpy as np from sklearn.svm import SVC import matplotlib.pyplot as plt data = np.array([[2,0,1],[0,2,1],[0,0,1],[3,0,2],[0,3,2],[3,3,2]]) x = np.array(data[:, 0:2]) y = np.array(data[:,2]) model = SVC(kernel='linear') model.fit(x,y) # ============================================================================= # print(model.dual_coef_) #决策函数中支持向量的系数 # print(model.coef_) #赋予特征的权重(原始问题中的系数)。这仅适用于线性内核 # print(model.intercept_) # 决策函数中的常量 # print(model.support_) #支持向量索引 # print(model.n_support_) #每一类的支持向量数目 print(model.support_vectors_) #支持向量 # ============================================================================= Cp = [[-1,-1],[4,4]] pre = model.predict(Cp) #对Cp中的点进行类别预测 print(pre) plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) # plot the decision function ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() # create grid to evaluate model xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = model.decision_function(xy).reshape(XX.shape) # plot decision boundary and margins ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[0], alpha=1, linestyles=['-']) # plot support vectors ax.scatter(model.support_vectors_[:, 0], model.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k') plt.show()代码解释

Q = np.zeros((n,N)) # MbitsW数据队列矩阵 Y = np.zeros((n,N)) # mJ的虚拟能量队列,用于存储初始化为零的二维数值数据 Obj = np.zeros(n) # 在解决问题26之后的目标值,初始化为零 energy = np.zeros((n,N)) # 能源消耗数组矩阵 rate = np.zeros((n,N)) # 实现的计算速率 for i in range(n): if i % (n//10) == 0: print("%0.1f"%(i/n))#每当完成总任务的10%输出 if i> 0 and i % Delta == 0: # 索引从零开始计数 if Delta > 1: max_k = max(np.array(k_idx_his[-Delta:-1])%K) +1 else: max_k = k_idx_his[-1] +1 K = min(max_k +1, N)#根据历史记录动态调整K的值,以使其能够适应数据流的变化。如果数据流的变化比较平稳,则K的值不会经常变化,这样可以避免频繁的参数更新。如果数据流的变化比较剧烈,则K的值会相应地进行调整,以更好地适应新的数据分布 i_idx = i # 实时信道生成 h_tmp = racian_mec(h0,0.3)#使用Rician衰落模型后的增益值 # 将h0增长到1,以便更好的训练; 这是深度学习中广泛采用的一种技巧 h = h_tmp*CHFACT channel[i,:] = h #变量h_tmp乘以常数CHFACT,然后将结果存储到变量h中。接着,将h赋值给二维数组channel的第i行,获取信道增益值 # 实时到达生成 dataA[i,:] = np.random.exponential(arrival_lambda) # 4) LyDROO的排队模型 if i_idx > 0: # 更新队列 Q[i_idx,:] = Q[i_idx-1,:] + dataA[i_idx-1,:] - rate[i_idx-1,:] # 当前队列 # 由于浮点错误,断言Q是正的 Q[i_idx,Q[i_idx,:]<0] =0 Y[i_idx,:] = np.maximum(Y[i_idx-1,:] + (energy[i_idx-1,:]- energy_thresh)*nu,0) # 当前能量队列 # 由于浮点错误,断言Y是正的 Y[i_idx,Y[i_idx,:]<0] =0#防止浮点错误 # 缩放Q和Y到接近1;深度学习技巧 nn_input =np.concatenate( (h, Q[i_idx,:]/10000,Y[i_idx,:]/10000)) # Actor module m_list = mem.decode(nn_input, K, decoder_mode),修改算法使算法不考虑队伍积压问题

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