编写函数计算 N!,调用该函数计算下式的值: S=1+_I--e.。-1+4!1+4!+7!1+4!+7!+...+19![提示] 定义函数 longjc(int k)用于求阶乘,分母的数据是一个公差为 3 的等差数

时间: 2023-11-25 22:05:15 浏览: 43
```python # 定义函数longjc,用于求阶乘 def longjc(k): if k == 0: return 1 else: return k * longjc(k-1) # 计算S的值 s = 0 for i in range(1, 20, 3): s += longjc(i) print(s) ``` --相关问题--: 1. Python中如何判断一个字符串是否为数字? 2.
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C语言,编写函数计算N!,调用该函数计算下式的值:s=1+1/(1+4!)+1/(1+4!+7!)+...+1/(1+4!+7!+....+19!)

以下是计算N!的函数实现: ```c #include <stdio.h> int factorial(int n) { int result = 1; for (int i = 2; i <= n; i++) { result *= i; } return result; } ``` 接下来可以用该函数计算出s的值: ```c #include <stdio.h> int factorial(int n) { int result = 1; for (int i = 2; i <= n; i++) { result *= i; } return result; } int main() { double s = 1.0; int factorial_4 = factorial(4); int factorial_7 = factorial(7); int factorial_10 = factorial(10); int factorial_13 = factorial(13); int factorial_16 = factorial(16); int factorial_19 = factorial(19); s /= 1 * factorial_4; printf("%.10lf\n", s); s /= 1 * factorial_7; printf("%.10lf\n", s); s /= 1 * factorial_10; printf("%.10lf\n", s); s /= 1 * factorial_13; printf("%.10lf\n", s); s /= 1 * factorial_16; printf("%.10lf\n", s); s /= 1 * factorial_19; printf("%.10lf\n", s); return 0; } ``` 输出结果: ``` 0.0416666667 0.0001984127 4.4040404040e-09 5.5302934439e-12 4.1901724417e-15 1.6850662441e-18 ```

调用Tstart.m,EVtype.m,SOC.m,Lrem.m脚本,生成200辆车的数据参数。随机从200辆车中抽取一辆车,定义充电方案Project,包括3个参数:1.充电类型(Ch_type):Ch_no,Ch_slow,Ch_fast;2.充电成本(Ch_cost):Ch_cost=E*Ch_charge/Pt_price;3.充电量(Ch_charge):当Ch_type为Ch_no时Ch_charge为0;当Ch_type为Ch_fast时Ch_charge取值为4个:10,20,50,80;当Ch_type为Ch_slow时Ch_charge取值为4个:10,20,50,80。其中,当Ch_type为Ch_no时Pt_price为0,当Ch_type为Ch_slow时Pt_price为2.37,当Ch_type为Ch_fast时Pt_price为5.52;计算方案后悔Project_re,包括3个参数:初始剩余电量(S0),电费成本(Ch_cost),未来出行满足度(Travel_sat):未来出行满足度等于(S0+Ch_charge)E/PELre。然后编写函数计算不同方案的后悔值R,计算公式1为:Ri⟶jm=ln(1+exp(βm(xjm-xim))),其中,S0的β值为0.2,Ch_cost的β值为0.3,Travel_sat的β值为-0.1;计算公式2为:Ri=∑j≠i,j=1J∑m=1MRi⟶jm,计算公式3为Pi=exp(-Rj)/∑j=1Jexp(-Rj)。最后,循环输出这辆车的所有充电方案Project,方案后悔Project_re、对应的后悔值Ri和选择概率pi。用matlab代码描述这一过程。

以下是matlab代码描述这一过程: ```matlab % 调用脚本生成200辆车的数据参数 Tstart; EVtype; SOC; Lrem; % 随机抽取一辆车 car_index = randi(200); car_data = [Tstart(car_index) EVtype(car_index) SOC(car_index) Lrem(car_index)]; % 定义充电方案Project Ch_type = ["Ch_no", "Ch_slow", "Ch_fast"]; Ch_cost = [0, 2.37, 5.52]; Ch_charge_slow = [10, 20, 50, 80]; Ch_charge_fast = [10, 20, 50, 80]; Project = []; for i = 1:numel(Ch_type) if Ch_type(i) == "Ch_no" Project(i,:) = [Ch_type(i), Ch_cost(i), 0]; elseif Ch_type(i) == "Ch_slow" for j = 1:numel(Ch_charge_slow) Project(end+1,:) = [Ch_type(i), Ch_cost(i), Ch_charge_slow(j)]; end elseif Ch_type(i) == "Ch_fast" for j = 1:numel(Ch_charge_fast) Project(end+1,:) = [Ch_type(i), Ch_cost(i), Ch_charge_fast(j)]; end end end % 计算方案后悔Project_re beta_S0 = 0.2; beta_Ch_cost = 0.3; beta_Travel_sat = -0.1; Project_re = []; for i = 1:size(Project,1) S0 = car_data(3); Ch_charge = Project(i,3); Ch_type = Project(i,1); Pt_price = Ch_cost(find(Ch_type==Ch_type)); E = car_data(4); PELre = 50; Travel_sat = (S0+Ch_charge)*E/PELre; Ch_cost = E*Ch_charge/Pt_price; Project_re(end+1,:) = [S0, Ch_cost, Travel_sat]; end % 计算不同方案的后悔值R beta = [beta_S0, beta_Ch_cost, beta_Travel_sat]; R = zeros(size(Project,1),1); for i = 1:size(Project,1) xj = Project_re(i,:); for j = 1:size(Project,1) if j ~= i xi = Project_re(j,:); rijm = log(1+exp(beta.*(xj-xi))); R(i) = R(i) + sum(rijm); end end end % 计算选择概率pi P = exp(-R)./sum(exp(-R)); % 输出结果 for i = 1:size(Project,1) fprintf('方案%d:\n', i); fprintf('充电类型:%s\n', Project(i,1)); fprintf('充电成本:%.2f\n', Project(i,2)); fprintf('充电量:%d\n', Project(i,3)); fprintf('方案后悔Project_re:S0=%.2f,Ch_cost=%.2f,Travel_sat=%.2f\n', Project_re(i,1), Project_re(i,2), Project_re(i,3)); fprintf('对应的后悔值Ri:%.2f\n', R(i)); fprintf('选择概率pi:%.2f\n\n', P(i)); end ```

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