请编程求的值，s=1-1/2+1/4-1/6+…+（-1）^n1/2n其中正整数变量n通过键盘输入值，s按双精度实数运算。

以下是求解 s 的代码（使用 Lua 语言）：

function s(n)
local sum = 0
for i = 0, n do
local sign = (-1) ^ i
local denominator = 2 * i + 1
sum = sum + sign / denominator
end
return sum
end

-- 从键盘读入 n 的值
local n = io.read("*n")

-- 计算 s 的值
local result = s(n)

-- 输出结果
print(result)

注意：这段代码使用了 Lua 的函数和语法，如果您不熟悉 Lua，可能需要先学习一下。

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编程求 S = 1/1!+ 1/2! + 1/3! + ……+1/n! 的值。用户输入一个正整数n, 程序计算并输出结果。 【要求】 一个数的阶乘分之一用函数计算，函数原型 double f(int i); 计算1/i! 。 运行结果示例：（直接输入数据，不要提示语句

好的，以下是代码实现：

#include <iostream>
using namespace std;

double f(int i) {
    double result = 1.0;
    for (int j = 1; j <= i; j++) {
        result *= j;
    }
    return 1 / result;
}

int main() {
    int n;
    double sum = 0.0;
    cin >> n;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        sum += f(i);
    }
    cout << sum << endl;
    return 0;
}

运行结果示例：

输入：

5

输出：

1.71667

帮我写一个C程序解决以下问题在某个实验中，对于自变量 x� 和因变量 y�，可以得到 n� 组测量数据 (xi,yi), i=1,2,...,n(��,��), �=1,2,...,�。为得到 y� 关于 x� 的关系，常采用最小二乘法得到最符合测量值的拟合直线 y=a+bx�=�+��。其中 a,b�,� 称为回归系数，可通过以下公式得到（推导过程已省略）： b=x¯y¯−xy2−a=y¯−bx¯�=�¯�¯−��¯�¯2−�2¯�=�¯−��¯ 其中x¯=1n∑i=1nxiy¯=1n∑i=1nyix2¯¯¯¯¯=1n∑i=1nx2ixy¯¯¯¯¯=1n∑i=1nxiyi�¯=1�∑�=1����¯=1�∑�=1����2¯=1�∑�=1���2��¯=1�∑�=1����� 分别表示自变量 x� 的平均值，因变量 y� 的平均值，x2�2 的平均值，xy�� 的平均值。 此外，定义"偏差值" s� 为 s=∑i=1n[yi−(a+bxi)]2�=∑�=1�[��−(�+���)]2 即测量值 y� 与回归值 a+bx�+�� 之差的平方和。该数值越小，表示拟合程度越好。 Stockholm通过实验测量得到了 n� 组数据，并通过上述方法得到了回归系数 a, b�, � 以及对应的“偏差值” s� ，但他觉得“偏差值” s� 太大了。为了减少“偏差值”，现在Stockholm可以删除某一组数据并重新计算剩余 (n−1)(�−1) 组数据的 a,b,s�,�,� 。请帮帮Stockholm，编程求解何时可以使“偏差值” s� 最小,并输出此时 s� 的值。

以下是C程序解决以上问题的代码：

#include <stdio.h>

int main()
{
int n, i, j, k;
double x[100], y[100], a, b, s, s_min = 1e9;

// 输入数据
printf("请输入数据组数n：");
scanf("%d", &n);
printf("请输入%d组数据(x, y)：\n", n);
for (i = ; i < n; i++)
scanf("%lf%lf", &x[i], &y[i]);

// 计算回归系数a和b
double x_avg = , y_avg = , x2_avg = , xy_avg = ;
for (i = ; i < n; i++)
{
x_avg += x[i];
y_avg += y[i];
x2_avg += x[i] * x[i];
xy_avg += x[i] * y[i];
}
x_avg /= n;
y_avg /= n;
x2_avg /= n;
xy_avg /= n;
b = (xy_avg - x_avg * y_avg) / (x2_avg - x_avg * x_avg);
a = y_avg - b * x_avg;

// 计算偏差值s
s = ;
for (i = ; i < n; i++)
s += (y[i] - a - b * x[i]) * (y[i] - a - b * x[i]);

// 删除一组数据，重新计算回归系数和偏差值
for (i = ; i < n; i++)
{
double x_avg_new = , y_avg_new = , x2_avg_new = , xy_avg_new = ;
for (j = ; j < n; j++)
{
if (j == i)
continue;
x_avg_new += x[j];
y_avg_new += y[j];
x2_avg_new += x[j] * x[j];
xy_avg_new += x[j] * y[j];
}
x_avg_new /= n - 1;
y_avg_new /= n - 1;
x2_avg_new /= n - 1;
xy_avg_new /= n - 1;
double b_new = (xy_avg_new - x_avg_new * y_avg_new) / (x2_avg_new - x_avg_new * x_avg_new);
double a_new = y_avg_new - b_new * x_avg_new;
double s_new = ;
for (j = ; j < n; j++)
{
if (j == i)
continue;
s_new += (y[j] - a_new - b_new * x[j]) * (y[j] - a_new - b_new * x[j]);
}
if (s_new < s_min)
{
s_min = s_new;
k = i;
}
}

// 输出结果
printf("删除第%d组数据可以使偏差值最小，此时偏差值为%.2lf。\n", k + 1, s_min);

return ;
}