#include<cstdio> #include<iostream> #include<cmath> #include<algorithm> using namespace std; long long power(long long x,long long time) { long long ans=1; for(int i=1;i<=time;i++)ans*=x; return ans; } long long getjie(long long x) { long long ans=1; for(int i=1;i<=x;i++)ans*=i; return ans; } double get(long long x,int time) { long long ans1=power(x,time); long long ans2=getjie(time); return(double)ans1/(double)ans2; } int main() { int n;cin>>n; if(n==1){cout<<"1"<<endl;return 0;} double ans=1; int time=1; while(1) { double temp=get(n,time); if(temp<0.000001)break; ans+=temp;time++; } printf("%.4If\n",ans); }

时间: 2023-11-26 18:04:26 浏览: 65
这段代码实现了一个计算e的x次幂的程序。具体来说,它使用了泰勒级数的方法,通过计算e^x的无限级数展开式来逼近e^x的值。具体的计算公式为: e^x = 1 + x/1! + x^2/2! + x^3/3! + ... + x^n/n! 代码中首先让用户输入整数n,然后使用while循环来计算上述级数,直到某一项的值小于0.000001时停止计算。在循环中,使用了三个自定义函数:power、getjie和get。 函数power用来计算x的time次幂;函数getjie用来计算time的阶乘;函数get用来计算x的time次幂除以time的阶乘。最终将get函数的返回值加到ans中,并将time加1。最后使用printf函数输出结果,保留4位小数。 需要注意的是,这段代码中使用了自定义函数来计算幂次方和阶乘,避免了使用pow和循环计算的精度问题。另外,这种实现方式虽然比较直观,但是效率比较低,时间复杂度为O(n^2)。 建议使用C++标准库中的exp函数来计算e的x次幂,这个函数可以保证精度和效率。
相关问题

#include<cstdio> #include<cstdlib> #include<cstring> #include<cmath> #include<ctime> #include<iostream> #include<algorithm> #include<map> #include<stack> #include<queue> #include<vector> #include<set> #include<string> #define dd double #define ll long long dd PI = acos(-1); using namespace std; const ll MAXN = 1e5 + 5; const ll INF = 1e9 + 5; ll n; struct node { ll x, y; }s[5000]; ll dp[MAXN] = { 0 }; int main() { //ios::sync_with_stdio(false); ll n, m; cin >> n >> m; for (ll i = 1; i <= n; i++) { cin >> s[i].x >> s[i].y; } for (ll i = 1; i <= n; i++) { for (ll j = m; j >= s[i].x; j--) { dp[j] = max(dp[j], dp[j - s[i].x] + s[i].y); } } cout << dp[m] << endl; }

这是一段动态规划求解背包问题的代码,用来求解一个容量为m的背包能够装下的最大价值。具体实现过程为: 1. 定义一个结构体node,用来存储物品的重量和价值。 2. 读入物品数量n和背包容量m,然后读入每个物品的重量和价值。 3. 使用二重循环,遍历每一个物品,然后从大到小枚举背包容量j,更新dp[j]的值,表示容量为j的背包能够装下的最大价值。 4. 最后输出dp[m]的值,即容量为m的背包能够装下的最大价值。 值得注意的是,这段代码中还定义了一些常量和宏定义,如MAXN、INF等,以及一些头文件和命名空间的使用。

#include <iostream> #include <algorithm> #include <string> #include <cstdio> #include <cmath> #include <set> #include <map> using namespace std; //const int N = 1e5 + 10; //typedef long long ll; int main() { int t; cin >> t; while (t--) { int n; set<string>a; string s; cin >> n >> s; int t = 0; for (int i = 0; i < s.size(); i++) { t = s.find(s[t]); a.insert(s.substr(i, 1)); } for (int i = 0; i < a.size(); i++) cout << a[i]; cout << endl; } return 0; }有什么问题

这段代码存在一些问题: 1. 在第二个 for 循环中,使用了下标访问 set 容器,这是错误的,因为 set 容器不支持下标访问。 2. 在第二个 for 循环中,使用了 a.size(),这也是错误的,因为 set 容器没有 size() 方法,应该使用 a.size()。 3. 在第一个 for 循环中,应该使用 s.substr(i, 1) 而不是 s.substr(0, t+1),因为后者会将 s 的前 t+1 个字符作为子串,而不是从 i 开始的一个字符。 4. 在第一个 for 循环中,应该将 a.insert() 放在 t = s.find(s[t]) 的后面,因为插入的是 s.substr(i, 1),插入顺序应该是从前往后。 修正后的代码如下: ```c++ #include <iostream> #include <algorithm> #include <string> #include <cstdio> #include <cmath> #include <set> #include <map> using namespace std; int main() { int t; cin >> t; while (t--) { int n; set<string> a; string s; cin >> n >> s; int t = 0; for (int i = 0; i < s.size(); i++) { a.insert(s.substr(i, 1)); t = s.find(s[t]); } for (auto it = a.begin(); it != a.end(); it++) cout << *it; cout << endl; } return 0; } ```
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优化finding函数,#include<algorithm> #include<iostream> #include<vector> #include<string> #include<cmath> #include <cstdio> #include <map> #include <unordered_map> #include <queue> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; int n, gamma, time_count=0; int time[10]; string alpha; vector<int> Length(50005, 0); unordered_map<string, int> number; unordered_map<int, string> nega_number; vector<unordered_map<int, int>> edge(50005); vector<int> trace(50005, 0); vector<int> final_trace; void finding(string alpha) { int a=number[alpha], b; char beta; string epsilon; for(int i=9; i>=0; i--) { for(int j=1; j<10; j++) { epsilon = alpha; epsilon[i] = '0' + (int(epsilon[i]) + j) % 10; if(number.find(epsilon) != number.end() and epsilon != alpha) { b = number[epsilon]; edge[a][b]= time[i]; } } for(int j=i-1; j>=0; j--) { epsilon = alpha; beta = epsilon[j]; epsilon[j] = epsilon[i]; epsilon[i] = beta; if(number.find(epsilon) != number.end() and epsilon != alpha) { b = number[epsilon]; edge[a][b]= time[j]; } } } } void dijkstra(int i) { priority_queue, vector>, greater>> q; vector<bool> vis(n+1, false); q.push({0, i}); Length[i] = 0; while(!q.empty()) { int u = q.top().second; q.pop(); if(vis[u]) continue; vis[u] = true; for(auto j : edge[u]) { int v = j.first, w = j.second; if(Length[v] > Length[u] + w) { Length[v] = Length[u] + w; trace[v] = u; q.push({Length[v], v}); } } } } int main() { cin>>n; for(int i=2; i<n+1;i++) { Length[i] = INF; } for(int i=0; i<10; i++) { cin>>time[i]; } for(int i=0; i<n; i++) { cin>>alpha; nega_number[i] = alpha; number[alpha] = i+1; } for(int i=0; i<n; i++) { alpha = nega_number[i]; finding(alpha); } dijkstra(1); if(Length[n] == INF) { cout<<"-1"; } else { gamma = n; final_trace.push_back(gamma); cout<<Length[n]<<endl; while(gamma != 1) { gamma = trace[gamma]; final_trace.push_back(gamma); } cout<<final_trace.size()<<endl; for(int i=final_trace.size()-1;i>-1;i--) { cout<<final_trace[i]<<" "; } } system("pause"); return 0; }

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