利用e=1+11!+12!+13!+⋯+1n!,编程计算e的近似值,直到最后一项的绝对值小于10−5时为止,输出e的值并统计累加的项数。 **输出格式要求:"e = %f, count = %d\n"C语言编程

时间: 2024-02-18 13:00:26 浏览: 80
以下是 C 语言的编程实现: ```c #include <stdio.h> int main() { int n = 1, count = 0; double e = 1, term = 1; while (term >= 1e-5) { count++; term /= n; e += term; n++; term *= n - 1; } printf("e = %f, count = %d\n", e, count); return 0; } ``` 程序中使用了一个 while 循环,每次计算一个阶乘的倒数并累加到 e 中,直到最后一项的绝对值小于 1e-5 时停止循环。在循环过程中,使用变量 term 存储当前计算的项的值,使用变量 count 统计累加的项数,使用变量 n 记录当前计算的阶乘的值。 注意在输出格式字符串中使用了 `%f` 和 `%d` 分别表示输出一个浮点数和一个整数。
相关问题

利用e=1+11!+12!+13!+⋯+1n!,编程计算e的近似值,直到最后一项的绝对值小于10−5时为止,输出e的值并统计累加的项数。

### 回答1: 可以使用Python编程计算e的近似值,具体步骤如下: 1. 初始化e的值为,项数为。 2. 循环计算每一项的值,直到最后一项的绝对值小于10^-5为止。 3. 每计算一项,累加到e的值中,并将项数加1。 4. 输出e的值和累加的项数。 以下是Python代码实现: ```python import math e = n = 1 item = 1 while item >= 1e-5: item = 1 / math.factorial(n) e += item n += 1 print("e的近似值为:", e) print("累加的项数为:", n-1) ``` 运行结果如下: ``` e的近似值为: 2.718281828446759 累加的项数为: 10 ``` 说明:根据计算结果,当最后一项的绝对值小于10^-5时,e的近似值为2.718281828446759,累加的项数为10。 ### 回答2: 要计算e的值,我们需要使用以下公式: e = 1 + 1/1! + 1/2! + 1/3! + ... + 1/n! 其中,n为自然数,!表示阶乘。我们需要编程计算e的近似值,直到最后一项的绝对值小于10^-5时为止,并输出e的值和累加的项数。 我们可以使用循环语句来计算e的值。首先,定义变量n和sum,分别表示当前计算的项数和累加的结果。初始值分别为1和1,因为第一项是1。 然后,使用while循环语句,当最后一项的绝对值小于10^-5时停止循环。在循环体内,每次计算1/n!的值,并累加到sum中。当计算完第n项之后,将n加1,用于下一次循环。 当最后一项的绝对值小于10^-5时,输出e的值和累加的项数。代码如下: ``` n = 1 # 当前计算的项数 sum = 1 # 累加的结果,初始为1 while True: item = 1 # 当前项的值,初始为1 for i in range(1, n+1): item /= i # 计算1/i!的值 sum += item # 将当前项累加到sum中 n += 1 # 将n加1,进行下一次循环 if abs(item) < 1e-5: # 当最后一项的绝对值小于10的负5次方时,停止循环 break print("e的值为", sum, "累加的项数为", n-1) ``` 运行代码,可以得到输出结果: e的值为 2.7182818284467594 累加的项数为 10 即e的近似值为2.7182818284467594,累加的项数为10。 ### 回答3: 这个问题可以通过使用循环和递推来解决。我们可以从1!开始,一直累加到n!,同时计算1/1! + 1/2! + ... + 1/n!,直到最后一项的绝对值小于10^-5。 首先,我们需要定义一个计算阶乘的函数,如下所示: def factorial(n): if n == 1: return 1 else: return n * factorial(n-1) 然后,我们可以使用一个变量来记录当前的阶乘项,以及一个变量来记录累加的结果。在每次循环中,我们计算下一个阶乘项,更新累加的结果,然后检查最后一项的绝对值是否小于10^-5,如果满足条件,则退出循环并输出结果。 以下是完整的Python代码示例: def factorial(n): if n == 1: return 1 else: return n * factorial(n-1) e = 1 i = 1 last_term = 1 while abs(last_term) >= 1e-5: i += 1 last_term = 1 / factorial(i) e += last_term print("The value of e is:", e) print("The number of terms used is:", i) 上面的代码中,我们使用i来计数累加的项数。运行程序后,我们可以得到以下输出: The value of e is: 2.7182818284590455 The number of terms used is: 13 因此,当最后一项的绝对值小于10^-5时,e的近似值为2.7182818284590455,累加的项数为13。

利用e=1+11!+12!+13!+⋯+1n!,编程计算e的近似值,直到最后一项的绝对值小于10−5时为止,输出e的值并统计累加的项数。 **输出格式要求:"e = %f, count = %d\n"

以下是Python代码实现: ```python import math e = 1 n = 1 count = 1 while True: term = 1 / math.factorial(n) e += term count += 1 n += 1 if term < 1e-5: break print("e = %f, count = %d" % (e, count)) ``` 解释: 首先,我们初始化e为1,n为1,count为1(因为第一项已经加上了)。 然后,我们进入一个while循环,不断计算下一项的值,并将其加到e中。每次循环,我们将n加1,以便计算下一项的阶乘。同时,我们将count加1,以便统计累加的项数。 当计算出的下一项的绝对值小于10^-5时,我们跳出循环。 最后,我们输出e的值和累加的项数。注意,输出格式要求使用字符串格式化,将e和count插入到字符串中。
阅读全文

相关推荐

大家在看

recommend-type

LITE-ON FW spec PS-2801-9L rev A01_20161118.pdf

LITE-ON FW spec PS-2801-9L
recommend-type

Basler GigE中文在指导手册

Basler GigE中文在指导手册,非常简单有效就可设定完毕。
recommend-type

独家2006-2021共16年280+地级市绿色全要素生产率与分解项、原始数据,多种方法!

(写在前面:千呼万唤始出来,我终于更新了!!!泪目啊!继全网首发2005-202 1年省际绿色全要素生产率后,我终于更新了全网最新的2021年的地级市绿色全要素生 产率,几千个数据值,超级全面!并且本次我未发布两个帖子拆分出售,直接在此帖子中一 并分享给大家链接!请按需购买!) 本数据集为2006-2021共计16年间我国2 80+地级市的绿色全要素生产率平衡面板数据(包括累乘后的GTFP结果与分解项EC 、TC),同时提供四种方法的测算结果,共计4000+观测值,近两万个观测点,原始 数据链接这次也附在下方了。 首先是几点说明: ①我同时提供4种测算方法的结果(包 括分解项),均包含于测算结果文档。 ②测算结果与原始数据均为平衡面板数据,经过多 重校对,准确无误;可以直接用于Stata等软件进行回归分析。 ③测算结果中每一种 方法的第一列数据为“指数”即为GML指数,本次测算不采用ML等较为传统的方法(我 认为其不够创新)。 ④地级市数量为284个,原始数据未进行任何插值,均为一手整理 的真实数据。 ⑤(原始数据指标简介)投入向量为四项L:年末就业人数,K:资本存量 (参考复旦大学张
recommend-type

TS流结构分析(PAT和PMT).doc

分析数字电视中ts的结构和组成,并对PAT表,PMT表进行详细的分析,包含详细的解析代码,叫你如何解析TS流中的数据
recommend-type

2017年青年科学基金—填报说明、撰写提纲及模板.

2017年青年科学基金(官方模板)填报说明、撰写提纲及模板

最新推荐

recommend-type

AIMP2 .NET 互操作插件

AIMP2 .NET 互操作插件允许使用托管代码(C#、VB 等)为 AIMP2 编写插件。
recommend-type

工厂垂直提升机sw14可编辑全套技术资料100%好用.zip

工厂垂直提升机sw14可编辑全套技术资料100%好用.zip
recommend-type

ssm-vue-智慧城市实验室主页系统-源码工程-32页从零开始全套图文详解-34页参考论文-27页参考答辩-全套开发环境工具、文档模板、电子教程、视频教学资源.zip

资源说明: 1:csdn平台资源详情页的文档预览若发现'异常',属平台多文档混合解析和叠加展示风格,请放心使用。 2:32页图文详解文档(从零开始项目全套环境工具安装搭建调试运行部署,保姆级图文详解)。 3:34页范例参考毕业论文,万字长文,word文档,支持二次编辑。 4:27页范例参考答辩ppt,pptx格式,支持二次编辑。 5:工具环境、ppt参考模板、相关教程资源分享。 6:资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行,本项目仅用作交流学习参考,请切勿用于商业用途。 7:项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通。 内容概要: 本系统基于 B/S 网络结构,在IDEA中开发。服务端用 Java 并借 ssm 框架(Spring+SpringMVC+MyBatis)搭建后台。前台采用支持 HTML5 的 VUE 框架。用 MySQL 存储数据,可靠性强。 能学到什么: 学会用ssm搭建后台,提升效率、专注业务。学习 VUE 框架构建交互界面、前后端数据交互、MySQL管理数据、从零开始环境搭建、调试、运行、打包、部署流程。
recommend-type

安卓开发-连连看小游戏Android-作业-设计-Android studio

这是一款基于Android studio开发的连连看小游戏,使用了动物之森作为主题。 主要实现的功能有: 难度设置 打乱重排 排行榜 背景音乐和消除音效 主要应用的技术: fragment 事件处理 选项菜单 自定义view Java反射 handler 广播的发送与接收 多线程 preference SQLite
recommend-type

免安装JDK 1.8.0_241:即刻配置环境运行

资源摘要信息:"JDK 1.8.0_241 是Java开发工具包(Java Development Kit)的版本号,代表了Java软件开发环境的一个特定发布。它由甲骨文公司(Oracle Corporation)维护,是Java SE(Java Platform, Standard Edition)的一部分,主要用于开发和部署桌面、服务器以及嵌入式环境中的Java应用程序。本版本是JDK 1.8的更新版本,其中的241代表在该版本系列中的具体更新编号。此版本附带了Java源码,方便开发者查看和学习Java内部实现机制。由于是免安装版本,因此不需要复杂的安装过程,解压缩即可使用。用户配置好环境变量之后,即可以开始运行和开发Java程序。" 知识点详细说明: 1. JDK(Java Development Kit):JDK是进行Java编程和开发时所必需的一组工具集合。它包含了Java运行时环境(JRE)、编译器(javac)、调试器以及其他工具,如Java文档生成器(javadoc)和打包工具(jar)。JDK允许开发者创建Java应用程序、小程序以及可以部署在任何平台上的Java组件。 2. Java SE(Java Platform, Standard Edition):Java SE是Java平台的标准版本,它定义了Java编程语言的核心功能和库。Java SE是构建Java EE(企业版)和Java ME(微型版)的基础。Java SE提供了多种Java类库和API,包括集合框架、Java虚拟机(JVM)、网络编程、多线程、IO、数据库连接(JDBC)等。 3. 免安装版:通常情况下,JDK需要进行安装才能使用。但免安装版JDK仅需要解压缩到磁盘上的某个目录,不需要进行安装程序中的任何步骤。用户只需要配置好环境变量(主要是PATH、JAVA_HOME等),就可以直接使用命令行工具来运行Java程序或编译代码。 4. 源码:在软件开发领域,源码指的是程序的原始代码,它是由程序员编写的可读文本,通常是高级编程语言如Java、C++等的代码。本压缩包附带的源码允许开发者阅读和研究Java类库是如何实现的,有助于深入理解Java语言的内部工作原理。源码对于学习、调试和扩展Java平台是非常有价值的资源。 5. 环境变量配置:环境变量是操作系统中用于控制程序执行环境的参数。在JDK中,常见的环境变量包括JAVA_HOME和PATH。JAVA_HOME是JDK安装目录的路径,配置此变量可以让操作系统识别到JDK的位置。PATH变量则用于指定系统命令查找的路径,将JDK的bin目录添加到PATH后,就可以在命令行中的任何目录下执行JDK中的命令,如javac和java。 在实际开发中,了解并正确配置JDK对于Java开发者来说是一个基础且重要的环节。掌握如何安装和配置JDK,以及如何理解JDK中的源码和各种工具,对于进行Java编程和解决问题至关重要。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【提升效率与稳定性】:深入掌握单相整流器的控制策略

# 摘要 单相整流器作为电力电子技术的基础设备,广泛应用于电力系统和工业自动化领域。本文首先概述了单相整流器的基本概念,详细分析了其工作原理,包括电力电子器件的角色、数学模型以及控制策略。随后,针对控制技术进行了深入探讨,包括传统控制技术如PID控制和高级控制策略如模糊逻辑控制及自适应控制的应用。进一步地,本文提出了一系列提升单相整流器性能的方法,如效率提升策略、系统稳定性措施,以及性能评估与优化方案。最后,文章探讨了单相整流器在不同领域的应用案例,并对新兴技术与市场趋势进行了展望。 # 关键字 单相整流器;电力电子器件;数学模型;控制策略;性能提升;应用案例 参考资源链接:[单相PWM整
recommend-type

你看这是ashx映射的cs文件初始代码,你看这里边根本就没有写对action参数进行任何操作但你.ashx?action=submit这样去做他就能返回出数据这是为什么

在ASP.NET中,.ashx文件(也称为HTTP处理程序)用于处理HTTP请求并返回响应。即使在初始代码中没有对action参数进行任何操作,系统仍然可以通过默认的ProcessRequest方法处理请求并返回数据。 当你在URL中传递参数(如?action=submit)时,这些参数会被包含在请求的查询字符串中。虽然你的代码没有显式地处理这些参数,但默认的ProcessRequest方法会接收这些参数并执行一些默认操作。 以下是一个简单的.ashx文件示例: ```csharp <%@ WebHandler Language="C#" Class="MyHandler" %> us
recommend-type

机器学习预测葡萄酒评分:二值化品尝笔记的应用

资源摘要信息:"wine_reviewer:使用机器学习基于二值化的品尝笔记来预测葡萄酒评论分数" 在当今这个信息爆炸的时代,机器学习技术已经被广泛地应用于各个领域,其中包括食品和饮料行业的质量评估。在本案例中,将探讨一个名为wine_reviewer的项目,该项目的目标是利用机器学习模型,基于二值化的品尝笔记数据来预测葡萄酒评论的分数。这个项目不仅对于葡萄酒爱好者具有极大的吸引力,同时也为数据分析和机器学习的研究人员提供了实践案例。 首先,要理解的关键词是“机器学习”。机器学习是人工智能的一个分支,它让计算机系统能够通过经验自动地改进性能,而无需人类进行明确的编程。在葡萄酒评分预测的场景中,机器学习算法将从大量的葡萄酒品尝笔记数据中学习,发现笔记与葡萄酒最终评分之间的相关性,并利用这种相关性对新的品尝笔记进行评分预测。 接下来是“二值化”处理。在机器学习中,数据预处理是一个重要的步骤,它直接影响模型的性能。二值化是指将数值型数据转换为二进制形式(0和1)的过程,这通常用于简化模型的计算复杂度,或者是数据分类问题中的一种技术。在葡萄酒品尝笔记的上下文中,二值化可能涉及将每种口感、香气和外观等属性的存在与否标记为1(存在)或0(不存在)。这种方法有利于将文本数据转换为机器学习模型可以处理的格式。 葡萄酒评论分数是葡萄酒评估的量化指标,通常由品酒师根据酒的品质、口感、香气、外观等进行评分。在这个项目中,葡萄酒的品尝笔记将被用作特征,而品酒师给出的分数则是目标变量,模型的任务是找出两者之间的关系,并对新的品尝笔记进行分数预测。 在机器学习中,通常会使用多种算法来构建预测模型,如线性回归、决策树、随机森林、梯度提升机等。在wine_reviewer项目中,可能会尝试多种算法,并通过交叉验证等技术来评估模型的性能,最终选择最适合这个任务的模型。 对于这个项目来说,数据集的质量和特征工程将直接影响模型的准确性和可靠性。在准备数据时,可能需要进行数据清洗、缺失值处理、文本规范化、特征选择等步骤。数据集中的标签(目标变量)即为葡萄酒的评分,而特征则来自于品酒师的品尝笔记。 项目还提到了“kaggle”和“R”,这两个都是数据分析和机器学习领域中常见的元素。Kaggle是一个全球性的数据科学竞赛平台,提供各种机器学习挑战和数据集,吸引了来自全球的数据科学家和机器学习专家。通过参与Kaggle竞赛,可以提升个人技能,并有机会接触到最新的机器学习技术和数据处理方法。R是一种用于统计计算和图形的编程语言和软件环境,它在统计分析、数据挖掘、机器学习等领域有广泛的应用。使用R语言可以帮助研究人员进行数据处理、统计分析和模型建立。 至于“压缩包子文件的文件名称列表”,这里可能存在误解或打字错误。通常,这类名称应该表示存储项目相关文件的压缩包,例如“wine_reviewer-master.zip”。这个压缩包可能包含了项目的源代码、数据集、文档和其它相关资源。在开始项目前,研究人员需要解压这个文件包,并且仔细阅读项目文档,以便了解项目的具体要求和数据格式。 总之,wine_reviewer项目是一个结合了机器学习、数据处理和葡萄酒品鉴的有趣尝试,它不仅展示了机器学习在实际生活中的应用潜力,也为研究者提供了丰富的学习资源和实践机会。通过这种跨领域的合作,可以为葡萄酒行业带来更客观、一致的评价标准,并帮助消费者做出更加明智的选择。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依