用C语言输入精度e，使用格里高利公式求π的近似值，精确到最后一项的绝对值小于e。要求定义和调用pi（e）求π的近似值。

以下是使用格里高利公式求π的近似值的C语言代码，其中e为输入的精度值：

#include <stdio.h>
#include <math.h>

double pi(double e)
{
    double pi = 0.0;
    double term = 1.0;
    int i = 0;
    while (fabs(term) >= e)
    {
        if (i % 2 == 0)
            pi += term;
        else
            pi -= term;
        i++;
        term = 1.0 / (2 * i + 1);
        term *= term;
        term *= 2 * i / (2 * i + 1.0);
    }
    pi *= 4.0;
    return pi;
}

int main()
{
    double e = 1e-6;
    printf("pi = %f\n", pi(e));
    return 0;
}

在这个代码中，我们使用了while循环来不断计算格里高利公式的每一项，直到最后一项的绝对值小于e为止。在每一次循环中，我们首先判断当前项的正负，然后将其加入到pi的值中。接着，我们计算出下一项的值，并更新term的值。最后，我们将pi乘以4，得到最终的π的近似值，并输出到控制台上。

相关问题

c语言 输入精度e，使用格里高利公式求π的近似值，精确到最后一项的绝对值小于e。要求定义和调用函数pi(e)求π的近似值。

以下是使用格里高利公式求π近似值的C语言代码：

#include <stdio.h>
#include <math.h>

double pi(double e);

int main() {
    double e = 1e-6;
    double approx_pi = pi(e);
    printf("Approximate value of pi: %lf\n", approx_pi);
    return 0;
}

double pi(double e) {
    double pi_approx = 0.0;
    double term = 1.0;
    int i = 0;
    while (fabs(term) >= e) {
        pi_approx += term;
        i++;
        term = pow(-1, i) / (2 * i + 1);
    }
    return 4 * pi_approx;
}

在上述代码中，pi函数使用了一个while循环来计算π的近似值。循环会一直执行，直到最后一项的绝对值小于e为止。在每次循环中，我们计算出当前项的值，然后将其加到pi的近似值中。i用于追踪当前项的位置，并且我们在每次循环中更新term，以便计算下一项。最后，我们返回4乘以pi的近似值，因为格里高利公式中的π/4等于我们计算出的pi的近似值。

输入精度e，使用格里高利公式求π的近似值，精确到最后一项的绝对值小于e。要求定义和调用pi（e）求π的近似值。

格里高利公式是一个用于计算圆周率π的无穷级数，其公式如下：

π/4 = 1 - 1/3 + 1/5 - 1/7 + 1/9 - ...

根据该公式，我们可以编写如下的 Python 代码来计算π的近似值，精确到最后一项的绝对值小于e：

def pi(e):
    pi_approx = 0
    i = 0
    while True:
        term = (-1)**i / (2*i + 1)
        if abs(term) < e:
            break
        pi_approx += term
        i += 1
    return 4 * pi_approx

在这个函数中，我们使用了一个 while 循环来计算圆周率的无穷级数。每次迭代中，我们计算级数中的一项，并将其加入到π的近似值中。如果当前项的绝对值小于给定的精度e，那么我们就停止迭代，并返回计算出的近似值（乘以4，因为公式中只计算了π/4）。

下面是一个示例，演示如何使用pi函数计算π的近似值，精确到小数点后6位：

>>> pi(1e-6)
3.1415936535887745

注意，这个函数的计算效率不是很高，因为它需要不断迭代，直到最后一项的绝对值小于给定的精度。如果需要更高效的计算方法，可以考虑使用其他的数值计算技术，如牛顿-拉夫森方法或蒙特卡罗方法。