java使用递归算法完成阶乘:1!+2!+3!+4!+5!
时间: 2023-10-10 07:05:08 浏览: 421
使用递归算法完成阶乘的代码如下:
```java
public class Recursion {
public static void main(String[] args) {
long sum = 0;
for(int i = 1; i <= 5; i++) {
sum += factorial(i);
}
System.out.println("1! 2! 3! 4! 5!的阶乘结果:" + sum);
}
static long factorial(int n) {
if(n == 1) {
return 1;
} else {
return n * factorial(n - 1);
}
}
}
```
运行结果如下图所示:
```
1! 2! 3! 4! 5!的阶乘结果:153
```
注意:在使用递归算法时,必须设置递归头(即终止条件)和递归体。在定义方法的变量数据类型时,一定要与所计算的值一致,以避免错误。
相关问题
使用递归算法完成1!+2!+3!+4!+5! 并打印出执行时间。提示:使用long starttime=System.currentTimeMillis();
好的,这里是使用递归算法完成1!+2!+3!+4!+5!的代码,并打印出执行时间:
```java
public class FactorialSum {
public static void main(String[] args) {
long starttime = System.currentTimeMillis();
int n = 5;
int sum = 0;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
sum += factorial(i);
}
System.out.println("1!+2!+3!+4!+5! = " + sum);
long endtime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("执行时间:" + (endtime - starttime) + "ms");
}
public static int factorial(int n) {
if (n == 1) {
return 1;
} else {
return n * factorial(n - 1);
}
}
}
```
输出结果为:
```
1!+2!+3!+4!+5! = 153
执行时间:0ms
```
因为计算阶乘的数值范围较小,在计算时不会出现栈溢出的情况,所以递归算法是可行的。但在实际应用中,若要计算更大的阶乘求和,建议使用非递归的方法,或使用递归算法时设置递归深度限制,以避免栈溢出。
编写一个jsp程序,声明一个方法fact(n)计算n!,再声明一个方法Fsum(n)调用fact()方法计算n1来计算阶乘和:1!+2!+3!+…+n!。注意,n可能较大。然后调用方法Fsum(n)计算并输出n=70时的阶乘和。
在JSP(JavaServer Pages)中,你可以编写服务器端的Java代码来实现这个需求。首先,你需要在Servlet或者JavaBean中定义两个方法:`fact(int n)`用于计算阶乘,`Fsum(int n)`用于累加阶乘。这里是一个简单的示例:
```java
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"
pageEncoding="UTF-8"%>
<%@ taglib prefix="c" uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/core" %>
<%
// 声明一个静态方法 fact 计算阶乘
public static int fact(int n) {
if (n == 0 || n == 1) {
return 1;
} else {
return n * fact(n - 1);
}
}
// 声明另一个方法 Fsum 调用 fact 计算阶乘和
public static long Fsum(int n) {
long sum = 0;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
sum += fact(i);
}
return sum;
}
// 计算和并输出结果
int n = 70; // 可以修改此处的值
long result = Fsum(n);
out.println("当 n = " + n + " 时,阶乘和为:" + result);
%>
```
这段代码会在用户请求JSP页面时运行,并计算指定n值下的阶乘和。请注意,由于计算阶乘的递归可能会导致栈溢出问题对于较大的n值,实际应用中可以考虑使用循环迭代或更高效的算法(如动态规划)。
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