编写程序,求解:(m! + n!)/(m - n)!的值。M,N从键盘上输入且M>N,要求阶乘用函数实现。

时间: 2023-06-25 09:08:07 浏览: 210
以下是Python的代码实现: ```python def factorial(n): if n == 0: return 1 else: return n * factorial(n-1) m = int(input("请输入m的值:")) n = int(input("请输入n的值:")) result = (factorial(m) + factorial(n)) // factorial(m-n) print("结果为:", result) ``` 运行程序后,输入m和n的值,程序会自动计算出(m! + n!)/(m-n)!的值,并输出结果。其中,factorial函数用于计算阶乘。
相关问题

编写程序,求解:(m! + n!)/(m - n)!的值。M,N从键盘上输入且M>N。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬ 要求阶乘用函数实现。结果保留一位小数

好的,以下是 Python 代码实现: ```python def factorial(num): result = 1 for i in range(1, num+1): result *= i return result m = int(input()) n = int(input()) result = (factorial(m) + factorial(n)) / factorial(m - n) print("%.1f" % result) ``` 解释一下代码: - 首先定义了一个 `factorial` 函数,用于求阶乘; - 接着从键盘输入两个整数 `m` 和 `n`; - 计算 `(m! + n!) / (m - n)!` 的值并存储到 `result` 变量中; - 使用 `print` 函数输出 `result` 的值,保留一位小数。 注意,由于题目要求阶乘用函数实现,因此我们单独定义了一个 `factorial` 函数来实现阶乘的计算。

生成代码:一个整数数列,它的第一项是m,第二项是n,以后每项都是前两项之和。编写程序,通过标准输入(这里是指键盘输入)的整型数值m和n自动求解该数列,求前20项之和并输出。

以下是求解该数列并输出前20项之和的代码实现: ```python m = int(input("请输入第一项m:")) n = int(input("请输入第二项n:")) sum = m + n for i in range(3, 21): m = n n = sum sum += n print("前20项之和为:", sum) ``` 程序中,首先通过`input()`函数获取输入的第一项m和第二项n的值,然后通过循环计算出数列的前20项之和,并使用`print()`函数输出结果。在循环中,使用变量m和n分别表示当前项和前一项的值,通过计算得到当前项的值,并将其加入到前20项之和中。

相关推荐

用C语言编写该程序设明文字母表为:p={p0,p1,…,pn-1}密文字母表:c={c0,c1,…,cn-1} 引入两个参数 a、b,要求a和n互素,即gcd(a,n)=1;加密算法:ci=E(Pi)=(a*pi+b)modn在解密时,首先需求解a在有限域Zn上的乘法逆元a-1∈Zn,可用欧几里得算法求解;解密算法:pi=D(ci)=a-1(ci-b)modn(1)取明文空间和密文空间为26个英文字母表,其大小为n=26;(2)求出集合{0,1,2,3,…,25}中所有与26互素的数,并从中任取一个,作为a。另外,任取b∈{0,1,2,3,…,25};输出a和b;(3)求出a在有限域Zn上的乘法逆元a-1∈Zn;(4)从键盘输入一个字符串,长度约为15字符。然后按照a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z分别对应0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25的方式,将明文转换为数字序列(不区分大小写,并忽略空格);(5)对第(4)步得到的数字序列逐数字加密,得到密文数字序列;(6)按照第(4)步中的映射方式,将第(5)步得到的数字序列映射为字母序列(即密文),并输出密文;(7)按照第(4)步中的映射方式,将第(6)步得到的密文序列映射为数字序列;(8)按照解密算法,对第(7)步得到的数字序列逐数字解密,得到明文数字序列;(9)按照第(4)步中的映射方式,将第(8)步得到的数字序列映射为字母序列(即明文),并输出。

zip
图像识别技术在病虫害检测中的应用是一个快速发展的领域,它结合了计算机视觉和机器学习算法来自动识别和分类植物上的病虫害。以下是这一技术的一些关键步骤和组成部分: 1. **数据收集**:首先需要收集大量的植物图像数据,这些数据包括健康植物的图像以及受不同病虫害影响的植物图像。 2. **图像预处理**:对收集到的图像进行处理,以提高后续分析的准确性。这可能包括调整亮度、对比度、去噪、裁剪、缩放等。 3. **特征提取**:从图像中提取有助于识别病虫害的特征。这些特征可能包括颜色、纹理、形状、边缘等。 4. **模型训练**:使用机器学习算法(如支持向量机、随机森林、卷积神经网络等)来训练模型。训练过程中,算法会学习如何根据提取的特征来识别不同的病虫害。 5. **模型验证和测试**:在独立的测试集上验证模型的性能,以确保其准确性和泛化能力。 6. **部署和应用**:将训练好的模型部署到实际的病虫害检测系统中,可以是移动应用、网页服务或集成到智能农业设备中。 7. **实时监测**:在实际应用中,系统可以实时接收植物图像,并快速给出病虫害的检测结果。 8. **持续学习**:随着时间的推移,系统可以不断学习新的病虫害样本,以提高其识别能力。 9. **用户界面**:为了方便用户使用,通常会有一个用户友好的界面,显示检测结果,并提供进一步的指导或建议。 这项技术的优势在于它可以快速、准确地识别出病虫害,甚至在早期阶段就能发现问题,从而及时采取措施。此外,它还可以减少对化学农药的依赖,支持可持续农业发展。随着技术的不断进步,图像识别在病虫害检测中的应用将越来越广泛。

最新推荐

recommend-type

计算机人脸表情动画技术发展综述

"这篇论文是关于计算机人脸表情动画技术的综述,主要探讨了近几十年来该领域的进展,包括基于几何学和基于图像的两种主要方法。作者姚俊峰和陈琪分别来自厦门大学软件学院,他们的研究方向涉及计算机图形学、虚拟现实等。论文深入分析了各种技术的优缺点,并对未来的发展趋势进行了展望。" 计算机人脸表情动画技术是计算机图形学的一个关键分支,其目标是创建逼真的面部表情动态效果。这一技术在电影、游戏、虚拟现实、人机交互等领域有着广泛的应用潜力,因此受到学术界和产业界的广泛关注。 基于几何学的方法主要依赖于对人体面部肌肉运动的精确建模。这种技术通常需要详细的人脸解剖学知识,通过数学模型来模拟肌肉的收缩和舒张,进而驱动3D人脸模型的表情变化。优点在于可以实现高度精确的表情控制,但缺点是建模过程复杂,对初始数据的需求高,且难以适应个体间的面部差异。 另一方面,基于图像的方法则侧重于利用实际的面部图像或视频来生成动画。这种方法通常包括面部特征检测、表情识别和实时追踪等步骤。通过机器学习和图像处理技术,可以从输入的图像中提取面部特征点,然后将这些点的变化映射到3D模型上,以实现表情的动态生成。这种方法更灵活,能较好地处理个体差异,但可能受光照、角度和遮挡等因素影响,导致动画质量不稳定。 论文中还可能详细介绍了各种代表性的算法和技术,如线性形状模型(LBS)、主动形状模型(ASM)、主动外观模型(AAM)以及最近的深度学习方法,如卷积神经网络(CNN)在表情识别和生成上的应用。同时,作者可能也讨论了如何解决实时性和逼真度之间的平衡问题,以及如何提升面部表情的自然过渡和细节表现。 未来,人脸表情动画技术的发展趋势可能包括更加智能的自动化建模工具,更高精度的面部捕捉技术,以及深度学习等人工智能技术在表情生成中的进一步应用。此外,跨学科的合作,如神经科学、心理学与计算机科学的结合,有望推动这一领域取得更大的突破。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实时处理中的数据流管理:高效流动与网络延迟优化

![实时处理中的数据流管理:高效流动与网络延迟优化](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-admin/70e650adbeb09a7fd67bf8deda877189.png) # 1. 数据流管理的理论基础 数据流管理是现代IT系统中处理大量实时数据的核心环节。在本章中,我们将探讨数据流管理的基本概念、重要性以及它如何在企业级应用中发挥作用。我们首先会介绍数据流的定义、它的生命周期以及如何在不同的应用场景中传递信息。接下来,本章会分析数据流管理的不同层面,包括数据的捕获、存储、处理和分析。此外,我们也会讨论数据流的特性,比如它的速度
recommend-type

如何确认skopt库是否已成功安装?

skopt库,全称为Scikit-Optimize,是一个用于贝叶斯优化的库。要确认skopt库是否已成功安装,可以按照以下步骤操作: 1. 打开命令行工具,例如在Windows系统中可以使用CMD或PowerShell,在Unix-like系统中可以使用Terminal。 2. 输入命令 `python -m skopt` 并执行。如果安装成功,该命令将会显示skopt库的版本信息以及一些帮助信息。如果出现 `ModuleNotFoundError` 错误,则表示库未正确安装。 3. 你也可以在Python环境中导入skopt库来测试,运行如下代码: ```python i
recommend-type

关系数据库的关键字搜索技术综述:模型、架构与未来趋势

本文档深入探讨了"基于关键字的数据库搜索研究综述"这一主题,重点关注于关系数据库领域的关键技术。首先,作者从数据建模的角度出发,概述了关键字搜索在关系数据库中的应用,包括如何设计和构建有效的数据模型,以便更好地支持关键字作为查询条件进行高效检索。这些模型可能涉及索引优化、数据分区和规范化等,以提升查询性能和查询结果的相关性。 在体系结构方面,文章对比了不同的系统架构,如全文搜索引擎与传统的关系型数据库管理系统(RDBMS)的融合,以及基于云计算或分布式计算环境下的关键字搜索解决方案。这些架构的选择和设计对于系统的扩展性、响应时间和查询复杂度有重大影响。 关键算法部分是研究的核心,文章详细分析了诸如倒排索引、布尔逻辑运算、TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency,词频-逆文档频率)等算法在关键字搜索中的作用。同时,也讨论了近似匹配、模糊查询以及动态调整权重等技术,这些都是为了提高搜索的准确性和用户体验。 然而,论文并未忽视现有技术存在的问题,比如查询效率低下、对自然语言理解的局限、数据隐私保护等。针对这些问题,作者提出了未来研究的方向,包括但不限于改进算法以提升搜索速度,增强对用户查询意图的理解,以及开发更安全的隐私保护策略。 此外,本文还提及了关键词搜索的关键术语,如"top-k查询",这是一种返回最相关结果前k个的查询方式,常用于信息检索和推荐系统中。而"数据库模式"则涵盖了数据结构和组织方式,是实现关键字搜索的基础。 这篇综述论文旨在为研究人员和开发者提供一个全面的视角,以便他们能够理解基于关键字的数据库搜索技术的现状,识别挑战,并推动该领域未来的发展。通过阅读这篇论文,读者可以了解到如何设计更智能、更高效的数据库搜索系统,以满足日益增长的数据处理需求。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

实时识别加速秘籍:内存优化与并行处理技术

![实时识别加速秘籍:内存优化与并行处理技术](https://ares.decipherzone.com/blog-manager/uploads/banner_webp_24b8d9dc-ec88-456d-aa06-7cc90c0c584a.webp) # 1. 内存优化与并行处理技术概述 ## 1.1 内存优化与并行处理的兴起背景 随着计算需求的爆炸式增长,应用程序对硬件资源的要求也越来越高。内存作为程序运行的直接支撑环境,其性能直接影响到整个系统的效率。在有限的物理内存条件下,如何通过优化手段提升内存使用效率,减少资源浪费,成为了IT行业研究的热点问题之一。同时,并行处理技术利用
recommend-type

matlab二维数组保留6位小数

在MATLAB中,如果你想要显示二维数组的元素保留到6位小数,可以使用`format`函数设置显示格式,但请注意,这并不会改变数据本身的精度,仅仅是改变了输出的显示方式。如果需要在特定的上下文中保留数值精度(比如输出到文本文件),你可能需要使用其他方法,如`fprintf`或者在保存数据时指定精度。 下面是一个如何设置MATLAB命令窗口输出格式的示例: ```matlab format long e; % 设置为长格式,并保留6位小数 A = [1.23456789, 2.12345678; 3.45678901, 4.34567890]; disp(A); ``` 上述
recommend-type

迭代自适应逆滤波在语音情感识别中的应用

"这篇论文探讨了基于NAQ(归一化振幅商)的语音情感识别技术,通过迭代自适应逆滤波器估计声门激励,利用F-ratio准则评估情感区分能力,并采用混合高斯模型进行情感建模和识别。实验在eNTERFACE'05情感语音数据库上进行,对比了整句NAQ值和元音段NAQ值作为特征的效果,结果显示元音段NAQ值是有效的语音情感特征。" 本文的研究重点在于语音情感识别,采用了先进的信号处理技术来提取情感特征。首先,使用迭代自适应逆滤波器来估计声门激励,这是一种用于解析语音信号,获取其基本成分的技术。该方法能够精细地分析语音信号的时域特性,为后续的情感识别提供基础数据。 接下来,论文提到了归一化振幅商(NAQ)作为特征。NAQ是衡量声门激励振幅变化的一个参数,它能够反映语音信号的动态特性,对于情感表达有显著的影响。为了评估NAQ在情感区分上的能力,研究者应用了F-ratio准则。F-ratio是一种统计检验,用于判断不同组间的方差是否具有显著差异,这里用于判断不同情感状态下的NAQ值是否有明显区别。 之后,混合高斯模型(GMM)被用来建立语音情感模型并进行识别。GMM是一种概率模型,常用于语音识别领域,能有效捕获数据的统计分布特性。在本研究中,GMM被用来建模不同情感状态下的NAQ分布,从而实现情感的分类和识别。 实验部分,研究人员使用了eNTERFACE'05情感语音数据库,这是一个广泛使用的语音情感资源,包含了多种情感状态的语音样本。他们比较了以整个句子的NAQ值和仅以元音部分的NAQ值作为特征的情感识别效果。结果显示,元音段的NAQ值更能体现情感特征,这可能是因为元音在语音中承载了更多的情感信息。 总结来说,这篇论文通过综合运用迭代自适应逆滤波、归一化振幅商、F-ratio准则和混合高斯模型,提出了一种有效的情感识别方法。实验结果证实了这种方法的可行性,特别是在使用元音段NAQ值作为特征时,能提高情感识别的准确性和有效性。这项工作对于理解人类情感表达、提升人机交互体验以及发展情感计算应用具有重要的理论和实践价值。
recommend-type

关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩