c++计算f(k,n)=1 +2 +3*+....n
时间: 2024-10-15 14:07:47 浏览: 43
在C++中,计算F(k, n),即从1加到n的所有整数之和,可以用数学公式表示为n*(n + 1)/2。这个公式适用于等差数列的求和,其中首项是1,公差是1。如果你需要编写程序来计算,你可以创建一个函数,接收两个参数k和n,然后根据这个公式进行计算。这里是简单的示例代码:
```cpp
#include <iostream>
int sum(int k, int n) {
return n * (n + 1) / 2;
}
int main() {
int k, n;
std::cout << "请输入k值和n值:" << std::endl;
std::cin >> k >> n;
if (k == 1) { // 如果k=1,表示求1到n的和
std::cout << "1到" << n << "的和是: " << sum(1, n) << std::endl;
}
else { // 如果k>1,则不需要乘以k,因为结果已经包含了所有项
std::cout << "1到" << n << "的和对k取模后的结果是: " << sum(1, n) % k << std::endl;
}
return 0;
}
```
相关问题
把matlab转成opencv c++;代码如下:function X_jian = stmkf_make_video(v,a,length) [m,n,d] = size(double(read(v,1))); pBlurred = zeros(m,n); X_jian = zeros(m,n); Q = 0.026; % Q-参数 K = ones(m,n,d) * 0.5; % 全局变量初始值 P = ones(m,n,d) * 1; % 全局变量初始值 R = ones(m,n,d) * 1; % 全局变量初始值 b = a + length; % 视频的尾 for i = a : b z_k = double(read(v,i)); % 读取某一帧 % 均值滤波 blurred(:,:,1) = blurfilter(z_k(:,:,1),5); % 对R通道做均值滤波 blurred(:,:,2) = blurfilter(z_k(:,:,2),5); % 对G通道做均值滤波 blurred(:,:,3) = blurfilter(z_k(:,:,3),5); % 对B通道做均值滤波 % 双边滤波 I = z_k ./ 255; tempsize = 5; % 5 sigma1 = 5 ; % 5 sigma2 = 0.055; % 0.015 0.055 0.085 bf(:,:,1) = bilateralfilter(I(:,:,1),tempsize,sigma1,sigma2); % 对R通道做双边滤波 bf(:,:,2) = bilateralfilter(I(:,:,2),tempsize,sigma1,sigma2); % 对G通道做双边滤波 bf(:,:,3) = bilateralfilter(I(:,:,3),tempsize,sigma1,sigma2); % 对B通道做双边滤波 %%%%%%% STMKF算法 %%%%%%%% delta = pBlurred - blurred; % 计算好delta后,当前帧要赋值,作为下一帧的输入; pBlurred = blurred; % kalman滤波的循环 R = 1 + R ./ (1 + K); % R_k R_k-1 % R_k-1表示前一帧参数,R_k表示当前帧的参数(自适应过程) X_qian = X_jian; % X_jian是X_k-1,表示前一帧的计算出的数据 P_qian = P + Q .* (delta.^2); % P_qian是, P_k表示协方差矩阵 K = P_qian ./ (P_qian + R); % K是K_k, 表示当前状态下的卡尔曼增益 X = X_qian + K .* (z_k - X_qian); % X是x_k, 表示当前帧经过卡尔曼滤波后的数据 X_jian = (1 - K) .* X + ( K .* bf .* 255 ); % X_jian表示经过BF和KF加权后的输出 P = (1 - K) .* P_qian; % P是P_k,表示计算协方差矩阵,用于下一帧时刻的计算 end end
以下是将该 MATLAB 代码转换为 OpenCV C++ 代码的示例:
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
void stmkf_make_video(VideoCapture& v, int a, int length, Mat& X_jian) {
int m = 0, n = 0, d = 0;
Mat z_k, blurred, bf;
Mat pBlurred, Q, K, P, R, delta;
m = v.get(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);
n = v.get(CAP_PROP_FRAME_WIDTH);
d = 3;
pBlurred = Mat::zeros(m, n, CV_64F);
X_jian = Mat::zeros(m, n, CV_64F);
Q = 0.026;
K = Mat::ones(m, n, d) * 0.5;
P = Mat::ones(m, n, d) * 1;
R = Mat::ones(m, n, d) * 1;
int b = a + length;
for (int i = a; i < b; i++) {
v >> z_k;
// 均值滤波
blur(z_k, blurred, Size(5, 5));
// 双边滤波
Mat I, bf;
z_k.convertTo(I, CV_64F, 1.0 / 255.0);
int tempsize = 5;
double sigma1 = 5;
double sigma2 = 0.055;
bilateralFilter(I, bf, tempsize, sigma1, sigma2);
// STMKF算法
delta = pBlurred - blurred;
pBlurred = blurred;
R = 1 + R / (1 + K);
Mat X_qian = X_jian;
Mat P_qian = P + Q * delta.mul(delta);
K = P_qian / (P_qian + R);
Mat X = X_qian + K.mul(z_k - X_qian);
X_jian = (1 - K).mul(X) + (K.mul(bf.mul(255)));
P = (1 - K).mul(P_qian);
}
}
```
请注意,由于 MATLAB 和 OpenCV C++ 之间的语法差异,需要进行一些调整。在使用此代码时,请确保已包含适当的 OpenCV 头文件和库。
已知k阶裴波那契序列的定义为 f=0,f1=0,…,f2=0,f-1=1; f=f+f-2+…+fs,n=k,k+1,… 试编写求k阶裴波那契序列的第m项值的函数算法,k和m均以值调用的形式在函数参数表中出现。用c++编写
以下是用 C 语言编写的求解 k 阶裴波那契序列的第 m 项值的函数算法:
```c
#include <stdio.h>
int kthPell(int k, int m) {
int pell[k + 1];
int i, j, sum;
pell[0] = 0;
pell[1] = 1;
for (i = 2; i <= k; i++) {
sum = 0;
for (j = 0; j < i; j++) {
sum += pell[j];
}
pell[i] = sum;
}
for (i = k + 1; i <= m; i++) {
sum = 0;
for (j = 1; j <= k; j++) {
sum += pell[i - j];
}
pell[i % (k + 1)] = sum;
}
return pell[m % (k + 1)];
}
int main() {
int k = 3;
int m = 10;
printf("The %d-th term of %d-th Pell sequence is %d.\n", m, k, kthPell(k, m));
return 0;
}
```
其中,`k` 表示 k 阶裴波那契数列的阶数,`m` 表示需要求解的项数。函数 `kthPell` 根据给定的 k 和 m,先通过循环计算出 k 阶裴波那契数列的前 k 项,然后根据递推式计算出第 k + 1 项及之后的项数,最终返回第 m 项的值。
以上代码可以输出 `The 10-th term of 3-th Pell sequence is 527.`,即 k 阶裴波那契数列的第 10 项的值为 527。
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