天天向上续。假设能力增长符合如下带有平台期的模型：以7天为周期，连续学习3天能力值不变，从第4天开始至第7 天每天能力增长为前一天的 1%。如果7天中有1天间断学习，则周期从头计算。请编写程序回答，如果初识能力值为1，连续学习365天后能力值是少？

首先，我们需要模拟这种能力增长的模型。由于有平台期的存在，我们可以将3天作为一个完整的增长阶段，然后每次间断就重置为初始能力值。以下是Python的一个简单示例程序来计算这个问题：

def calculate_capacity(steps):
    initial_ability = 1
    growth_rate = 0.01
    platform_days = 3
    total_days = steps

    # 将总天数分割成完整的周期
    cycles = total_days // (platform_days * 7)
    remaining_days = total_days % (platform_days * 7)

    # 计算每个周期后的累计能力值
    accumulated_ability = []
    for _ in range(cycles):
        current_day = platform_days * 7
        current_ability = initial_ability
        for _ in range(current_day):
            if _ >= platform_days:  # 在非平台期增长
                current_ability *= (1 + growth_rate)
        accumulated_ability.append(current_ability)

    # 如果剩余天数超过平台期，添加额外的增长
    if remaining_days > 0:
        current_day = remaining_days
        current_ability = initial_ability
        for _ in range(current_day):
            if _ < platform_days or _ >= platform_days and _ % 7 != 0:  # 非平台期增长
                current_ability *= (1 + growth_rate)
        accumulated_ability.append(current_ability)

    return accumulated_ability[-1]

# 调用函数并打印结果
final_ability_365_days = calculate_capacity(365)
print(f"连续学习365天后的最终能力值是：{final_ability_365_days}")

# 相关问题--
1. 这段代码如何处理间断学习的情况？
2. 总天数不是整数倍时，如何计算剩余天数的能力提升？
3. 如果没有平台期，程序会有什么变化？