设计一个算法时间复杂度为O(n),求1!+2!+…+n!,用fkr循环

时间: 2024-09-13 17:03:19 浏览: 72

设计一个时间复杂度为 O(n) 的算法来计算从1到n的所有阶乘之和,可以使用Fibonacci-Knopff(FKR)循环,也称为分治法或动态规划的一个变种。这个方法利用了已知阶乘的性质来避免重复计算。

以下是使用 FKR 循环的 Python 代码示例:

def factorial_sum(n):
    # 初始化前两个阶乘值
    fact = [1, 1]
    
    for i in range(2, n + 1):  # 遍历从2到n
        # 新增一项等于当前项乘以前两项之积
        fact.append(fact[-1] * i)
        
    # 计算阶乘之和,由于fact数组存储了所有阶乘,只需将元素相加
    result = sum(fact[:-1])  # 由于最后一个元素是n!,我们需要排除它

    return result

# 测试函数
n = 5
print(factorial_sum(n))  # 输出: 153 (因为1!+2!+3!+4!+5! = 1+2+6+24+120=153)
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% 假设平面波的参数
E0 = 1; % 电场振幅
H0 = 1; % 磁场振幅
lambda = 1; % 波长
f = 1; % 频率
k = 2*pi/lambda; % 波矢
omega = 2*pi*f; % 角频率

% 假设小球的参数
a = 0.1*lambda; % 小球半径
xc = 0; % 小球中心x坐标
yc = 0; % 小球中心y坐标
zc = 0; % 小球中心z坐标
n = 1.5; % 小球的折射率
k_s = 2*pi*n/lambda; % 小球内部的波矢

% 定义仿真区域
xmin = -2*lambda;
xmax = 2*lambda;
ymin = -2*lambda;
ymax = 2*lambda;
zmin = 0;
zmax = 2*lambda;
Nx = 201;
Ny = 201;
Nz = 201;
x = linspace(xmin,xmax,Nx);
y = linspace(ymin,ymax,Ny);
z = linspace(zmin,zmax,Nz);
[X,Y,Z] = meshgrid(x,y,z);

% 计算平面波和散射场
r = sqrt((X-xc).^2+(Y-yc).^2+Z.^2);
costheta = Z./r;
sintheta = sqrt((X-xc).^2+(Y-yc).^2)./r;
phi = atan2(Y-yc,X-xc);
E = E0*exp(1i*(k*Z-omega*t)).*exp(1i*k*r)./r;
H = H0*exp(1i*(k*Z-omega*t)).*exp(1i*k*r).*cos(theta)./r/377;
fkr = (sin(k_s*a)-k_s*a*cos(k_s*a))./(k_s*a)^3;
Es = E0*fkr*exp(1i*(k_s*Z-omega*t)).*exp(1i*k*r)./r;
Hs = H0*fkr*exp(1i*(k_s*Z-omega*t)).*exp(1i*k*r).*cos(theta)./r/377/n^2;
Et = E+Es;
Ht = H+Hs;

% 可视化总场
figure;
slice(X,Y,Z,abs(Et).^2,[],[],[0,lambda,2*lambda]);
shading interp;
colormap(jet);
xlabel('x');
ylabel('y');
zlabel('z');
title('Total Field');

% 保存模拟结果
save('scattering.mat','Et','Ht','x','y','z');

这个程序首先定义了平面波和小球的参数,然后定义了仿真区域,并计算了平面波和散射场在仿真区域内的分布。最后,用slice函数将总场在z=0、z=lambda和z=2*lambda三个面上的分布可视化,并将模拟结果保存到scattering.mat文件中。

需要注意的是,这个程序只是一个简单的模拟,没有考虑小球的形状和材料等因素对散射场的影响,只是用了一个简单的Mie散射系数来模拟小球的散射。如果需要更精确的模拟结果,需要用更复杂的散射理论和数值方法。

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