给定一个精度值e，用下列公式计算π的近似值，要求前后两次π的迭代之差的绝对值小于e，给出相应的最小迭代次数n和最后一次计算的π的值。 π/2=1+1!/3+2!/(3×5)+3!/(3×5×7)+…+(n-1)!/(3×5×7×…×(2n-1))

给定精度值 `e`，使用该级数公式计算 π 的近似值时，我们需要找到满足条件 `|π_{i+1} - π_i| < e` 的最小迭代次数 `n` 和最后的 π 值。这个级数被称为莱布尼茨公式，它实际上是无穷级数形式的 Gregory 级数的一个特殊情况。

首先，我们初始化两个变量，`pi` 作为初始猜测的 π 值（例如 π/4），`count` 作为迭代计数。然后，我们可以按照以下步骤进行计算：

1. 初始化 `pi = 1`（因为1!/1 = 1），`count = 1`。
2. 循环直到 `|pi_new - pi| < e`：
a. 计算当前项 `term = (n - 1)! / [(2n - 1) * (2n - 3) * ... * 3]`。
b. 更新 `pi = pi + term`。
c. 提升 `n` 的值。
d. 检查条件是否满足，如果不满足，继续循环。
3. 当满足条件时，停止循环，返回 `n` 和 `pi`。

由于级数通常收敛较慢，对于较大的 `e`，可能需要更多的迭代次数。在实际计算中，可以设置一个上限 `max_iterations` 以防无限循环。

举个例子，如果我们不知道具体的 e 值，可以先假设一个较小的 e（比如 1e-6 或更小），并逐步增加迭代次数直到满足精度要求。下面是伪代码形式：

def calculate_pi(e):
    pi = 1 / 2
    count = 1
    max_iterations = 10000 # 设置最大迭代次数
    while True:
        new_term = calculate_next_term(pi, count)
        pi += new_term
        count += 1
        if abs(new_term) < e:
            break
        if count > max_iterations:
            print("达到最大迭代次数")
            break

    return count, pi

# 实现 next_term 函数...