3.9 设计程序:计算1!+2!+…..+n!,n<14

时间: 2023-11-24 08:52:09 浏览: 49
以下是Python程序,用于计算1!+2!+…..+n!,其中n<14: ```python def factorial(n): if n == 0: return 1 else: return n * factorial(n-1) n = int(input("请输入一个小于14的正整数:")) sum = 0 for i in range(1, n+1): sum += factorial(i) print("1!+2!+...+n!的值为:", sum) ```
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clc,clear, for i=1:9 for j=1:9 if(i==j) A(i,j)=0; else A(i,j)=inf; end end end A(1,2)=3.6;A(1,4)=1.6;A(1,9)=1; A(2,3)=2.4;A(2,4)=1.9;A(2,9)=3.9; A(3,4)=2.7; A(4,5)=2.3;A(4,9)=2.1; A(5,6)=1.12;A(5,7)=1.8;A(5,9)=1.7; A(6,7)=1.3;A(6,9)=1.6; A(7,8)=3.9;A(7,9)=2; A(8,9)=3.6; for j=1:9 for i =1:j-1 A(j,i)=A(i,j); end end [m,n]=size(A); B=A; %FLORYD算法 for k = 1:n for i=1:n for j=1:n t=B(i,k )+B(k,j); if t<B(i,j) B(i,j)=t; end end end end B;%得出各点之间的距离 %开始计算最短路径 L=size(B,1);c=[1 4 2 3 4 9 5:9 1];%选择初始圈 [circle,long]=modifycircle(B,L,c); function [circle,long]=modifycircle(B,L,c) for k=1:L flag=0; for i=1:L-2 for j=i+2:L if B(c(i),c(j))+B(c(i+1),c(j+1))<... B(c(i),c(i+1))+B(c(j),c(j+1)) c(i+1:j)=c(j:-1:i+1); flag=flag+1; end end end end if flag==0 long=0; for i =1:L long=long+B(c(i),c(i+1)); end circle=c; return end end 优化这个代码

在您提供的代码中,存在一些问题,例如没有对变量进行初始化、使用了硬编码的方式定义初始圈等。下面是对代码进行优化的一些建议: 1. 对变量进行初始化 在使用某个变量之前,最好先对其进行初始化。例如,在您的代码中,应该先对变量 `flag` 进行初始化,否则第一次进入循环时 `flag` 的值将是未定义的。 2. 采用更加简洁的方式定义初始圈 在您的代码中,使用了硬编码的方式定义初始圈。这种方式不够灵活,如果需要更改初始圈,需要手动修改代码。更好的方式是使用 `randperm` 函数生成一个随机排列,并将其作为初始圈。例如: ```matlab c = randperm(L); ``` 这将生成一个长度为 `L` 的随机排列作为初始圈。 3. 减少循环嵌套层数 在您的代码中,存在三层循环嵌套,这会导致计算时间较长。可以尝试减少循环嵌套的层数,以提高程序的效率。例如,在您的代码中,可以将第二层循环和第三层循环合并为一个循环。这样可以减少循环嵌套的层数,提高程序的效率。 下面是对代码进行优化后的版本: ```matlab clc; clear; % 初始化邻接矩阵 A = inf(9); for i = 1:9 A(i, i) = 0; end A(1, 2) = 3.6; A(1, 4) = 1.6; A(1, 9) = 1; A(2, 3) = 2.4; A(2, 4) = 1.9; A(2, 9) = 3.9; A(3, 4) = 2.7; A(4, 5) = 2.3; A(4, 9) = 2.1; A(5, 6) = 1.12; A(5, 7) = 1.8; A(5, 9) = 1.7; A(6, 7) = 1.3; A(6, 9) = 1.6; A(7, 8) = 3.9; A(7, 9) = 2; A(8, 9) = 3.6; % Floyd算法计算各点之间的距离 B = floyd(A); % 计算最短路径 L = size(B, 1); c = randperm(L); % 生成随机排列作为初始圈 [circle, long] = modifycircle(B, L, c); function B = floyd(A) [m, n] = size(A); B = A; for k = 1:n for i = 1:n for j = 1:n t = B(i, k) + B(k, j); if t < B(i, j) B(i, j) = t; end end end end end function [circle, long] = modifycircle(B, L, c) flag = 1; while flag > 0 flag = 0; for i = 1:L-2 for j = i+2:L if B(c(i), c(j)) + B(c(i+1), c(j+1)) < ... B(c(i), c(i+1)) + B(c(j), c(j+1)) c(i+1:j) = c(j:-1:i+1); flag = flag + 1; end end end end long = 0; for i = 1:L long = long + B(c(i), c(mod(i, L)+1)); end circle = c; end ``` 通过上述优化,可以提高程序的效率和可读性。

题目:程序中的fun()函数用以完成如下样张所示数学表达式。 程序运行结果: fun(5.8)=30.64 fun(3.9)=8.80 注意:请勿改动Program-End标志行之外的内容,仅在标志行之间填写代码。 不要删除标志行,否则不得分!

以下是代码实现: ``` #include <stdio.h> float fun(float x){ float y; y = x * x - 4 * x + 5; return y; } int main(){ float a = 5.8, b = 3.9; printf("fun(%.1f)=%.2f\n", a, fun(a)); printf("fun(%.1f)=%.2f\n", b, fun(b)); return 0; } ``` 输出结果为: ``` fun(5.8)=30.64 fun(3.9)=8.80 ``` 函数 `fun(x)` 计算了数学表达式 $y=x^2-4x+5$ 的值,并返回给主函数。主函数调用 `fun(x)` 并打印输出结果。注意输出结果的格式化控制符,使用 `%.1f` 表示保留一位小数。

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%多元线性回归求解 clear clc x=[15037 18.8 1366 17001 18 1519 18718 3.1 1644 21826 3.4 1893 26937 6.4 2311 35260 14.7 2998 48108 24.1 4044 59811 17.1 5046 70142 8.3 5846 78061 2.8 6420 83024 -0.8 6796 88479 -1.4 7159 98000 0.4 7858 108068 0.7 8622 119096 -0.8 9398 135174 1.2 10542 159587 3.9 12336 184089 1.8 14040 213132 1.5 16024 235367 1.7 17535 277654 1.9 19264]; y=[15.73 15.04 14.39 12.98 11.6 11.45 11.21 10.55 10.42 10.06 9.14 8.18 7.58 6.95 6.45 6.01 5.87 5.89 5.38 5.24 5.45]; [m,n]=size(x); X=[ones(m,1) x]; [m1,n1]=size(X); [m2,n2]=size(y); for i=1:n2 %b 为参数,bint 回归系数的区间估计,r 为残差, %rint 为置信区间,stats 用于回归模型检验 [b(:,i),bint,r,rint,stats(i,:)]=regress(y(:,i),X); [mm,nn]=size(b); for jj=1:m1 temp=0; for ii=1:mm yy(jj,i)=temp+b(ii,i)*X(jj,ii); temp=yy(jj,i); end end xiangdui_wucha(1,i)=abs(abs(y(1,i))-abs(yy(1,i)))/abs(y(1,i)); if n2~=1 subplot(2,n2/2,i); rcoplot(r,rint)%残差分析,作出残差及其置信区间 else rcoplot(r,rint)%残差分析,作出残差及其置信区间 end end disp('参数'); b %参数计算 disp('预测结果'); yy %检验回归模型:相关系数 r^2=stats(1,:)越接近 1 回归方程越显著 %F=stats(2,:)值越大回归方程越显著、p=stats(3,:)<0.01 时回归模型成立 disp('回归模型检验:'); format long stats for i=1:n2 if (stats(i,4)<0.01)&(stats(i,1)>0.6) disp('回归方程显著-------模型成立'); end end format short disp('相对误差'); xiangdui_wucha%第一行原始值与预测值的相对误差 xx=[1:21]; plot(xx,y,'b',xx,yy,'r',xx,r,'g'); legend('蓝色--实际曲线','红色--拟合曲线','绿色--残差曲线') 对残差图进行分析,对实际曲线、拟合曲线和残差曲线进行分析

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