本题要求实现一个计算x \nn\n （n≥1）的函数。\n\n函数接口定义：\ndouble calc_pow( double x, int n );\n函数calc_pow应返回x的n次幂的值。建议用递归实现。

时间: 2023-04-24 08:03:02 浏览: 138
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编程实现计算：1！+2！+3！+……+N!的值，要求定义并调用函数计算N!。

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题目要求实现一个计算x的n次幂（n≥1）的函数。 函数接口定义： double calc_pow( double x, int n ); 函数calc_pow应返回x的n次幂的值。建议用递归实现。
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C通过运行时堆栈支持递归函数的实现。递归函数就是直接或间接调用自身的函数。 许多教科书都把计算机阶乘和菲波那契数列用来说明递归，非常不幸我们可爱的著名的老潭老师的《C语言程序设计》一书中就是从阶乘的计算开始的函数递归。导致读过这本经书的同学们，看到阶乘计算第一个想法就是递归。但是在阶乘的计算里，递归并没有提供任何优越之处。在菲波那契数列中，它的效率更是低的非常恐怖。

python 实现 pow(x, n) ，即计算 x 的 n 次幂函数(x, n)

# 实现 pow(x, n) ，即计算 x 的 n 次幂函数 # 示例 1: # 输入: 2.00000, 10 # 输出: 1024.00000 # 示例 2: # 输入: 2.10000, 3 # 输出: 9.26100 # 示例 3: # 输入: 2.00000, -2 # 输出: 0.25000 # 解释: 2-2 = 1/22 = 1/4 = 0.25

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这道题目要求实现一个计算x^n的函数，其中n>=0。下面是一个可能的实现： c++ double mypow(double x, int n) { if (n == 0) { return 1; } double half = mypow(x, n / 2); if (n % 2 == 0) { return half...

本题要求实现一个函数，计算阶数为n，系数为a[0] ... a[n]的多项式f(x)=∑ \ni=0\nn\n​\n (a[i]×x \ni\n ) 在x点的值。\n\n函数接口定义：\ndouble f( int n

本题要求实现一个函数，计算阶数为n，系数为a[0]到a[n]的多项式f(x)=∑ni=0 (a[i]×xⁱ) 在x点的值。 函数接口定义： double f(int n, double a[], double x); 其中，n表示多项式的阶数，a数组存储了各项系数，x...

本题要求实现一个函数，计算阶数为n，系数为a[0] ... a[n]的多项式f(x)=∑ \ni=0\nn\n​\t\n (a[i]×x \ni\n ) 在x点的值。\n\n函数接口定义：\ndouble f( int

本题要求实现一个函数，计算阶数为n，系数为a[0] ... a[n]的多项式f(x)=∑(i=0)^(n)(a[i]*x^i) 在x点的值。 函数接口定义： double f(int n, double x, double a[]) 思路： 根据多项式的定义，可以使用循环遍历每...

本题要求编写程序，根据公式c \nn\nm\n​\n = \nm!(n−m)!\nn!\n​\n 算出从n个不同元素中取出m个元素（m≤n）的组合数。\n\n建议定义和调用函数fact(n)计算n!，其中n的类型是int

以下是Python代码实现： def fact(n): """ ... 计算从n个不同元素中取出m个元素的组合数 """ return fact(n) // (fact(m) * fact(n-m)) # 测试 n = 5 m = 3 print(combination(n, m)) # 输出10

本题要求编写程序，根据公式c \nn\nm\n​\t\n = \nm!(n−m)!\nn!\n​\t\n 算出从n个不同元素中取出m个元素（m≤n）的组合数。\n\n建议定义和调用函数fact(n)计算n!，其中n的类型是i

请使用下面的 Python 代码编写程序： python def fact(n: int) -> int: res = 1 ...，combination(n, m) 用于计算从 n 个不同元素中取出 m 个元素的组合数。使用时，调用 combination(n, m) 即可。

阿克曼(ackmann)函数a(m，n)中，m，n定义域是非负整数(m≤3,n≤10)，函数值定义为：\n\nakm(m,n)= \n⎩\n⎨\n⎧\n​\t\n \nn+1\nakm(m−1,1)\nakm(m−1,a

k(m,n)是一个递归函数，当m=时，a(m,n)=n+1；当m>且n=时，a(m,n)=a(m-1,1)；当m>且n>时，a(m,n)=a(m-1,a(m,n-1))。其中，m和n的取值范围是非负整数且m≤3，n≤10。

请示有c++来解决下题小水獭正在学习「离散数学 3」，它接触到了组合数的定义，对于非负整数 nn 和 mm 有： (nm)=n!m!(n−m)! (mn​)=m!(n−m)!n!​ 其中 n!=1×2×⋯×nn!=1×2×⋯×n，特别地，0!=10!=1。 由组合意义可得，当 n≥mn≥m 时组合数是一个正整数。 小水獭希望你帮他编写一个程序用以计算组合数，特别地，如果组合数的值大于 109109，你只需要输出 −1−1。 输入格式 第一行一个正整数 tt（1≤t≤1051≤t≤105），表示数据组数。 对于每组数据，一行两个非负整数 n,mn,m（0≤m≤n≤1090≤m≤n≤109），表示需要计算的组合数的两个参数。 输出格式 对于每组数据，输出一行一个整数： 如果 (nm)≤109(mn​)≤109，输出 (nm)(mn​)。 否则，输出 −1−1。 样例 输入数据 1 2 4 2 100 50 输出数据 1 6 -1

这个程序首先定义了一个计算阶乘的函数 factorial，然后定义了一个计算组合数的函数 combination。在 combination 函数中，首先判断如果 n 小于 m，则返回 -1，表示无法计算组合数。然后计算分子和分母的阶乘...

输入一个非负整数n，生成一张3的乘方表，输出3 \n0\n ~3 \nn\n 的值。可调用幂函数计算3的乘方

接着，可以定义一个调用幂函数的函数，用来求得3的n次方的值，并输出。 最后，通过for循环，输出3x3的乘方表即可。 代码实现如下： def power(x, n): """计算x的n次幂""" result = 1 for i in range(n): ...

为下面代码注释 class Net(nn.Module): def __init__(self): # 定义Net的一系列属性 # nn.Module的子类函数必须在构造函数中执行父类的构造函数 super(Net, self).__init__() # 等价与nn.Module.__init__() self.fc1 = nn.Linear(N_STATES, 50) # 设置第一个全连接层(输入层到隐藏层): 状态数个神经元到50个神经元 self.fc1.weight.data.normal_(0, 0.1) # 权重初始化 (均值为0，方差为0.1的正态分布) self.out = nn.Linear(50, N_ACTIONS) # 设置第二个全连接层(隐藏层到输出层): 50个神经元到动作数个神经元 self.out.weight.data.normal_(0, 0.1) # 权重初始化 (均值为0，方差为0.1的正态分布) def forward(self, x): # 定义forward函数 (x为状态) x = F.relu(self.fc1(x)) # 连接输入层到隐藏层，且使用激励函数ReLU来处理经过隐藏层后的值 actions_value = self.out(x) # 连接隐藏层到输出层，获得最终的输出值 (即动作值) return actions_value # 返回动作值

self.fc1 = nn.Linear(N_STATES, 50) # 设置第一个全连接层(输入层到隐藏层): 状态数个神经元到50个神经元 self.fc1.weight.data.normal_(0, 0.1) # 权重初始化 (均值为0，方差为0.1的正态分布) self.out = nn....

#5定义一个神经网络模型 class Net(nn.Module): def __init__(self,in_dim,n_hidden_1,n_hidden_2,out_dim): super(Net,self).__init__() self.layer1=nn.Sequential(nn.Linear(in_dim,n_hidden_1),nn.ReLU(True)) self.layer2=nn.Sequential(nn.Linear(n_hidden_1,n_hidden_2),nn.ReLU(True)) self.layer3=nn.Linear(n_hidden_2,out_dim) #最后一层接Softmax所以不需要ReLU激活 def forward(self,x): x=self.layer1(x) x=self.layer2(x) x=self.layer3(x) return x # Sequential() 即相当于把多个模块按顺序封装成一个模块。将上面神经网络模型修改，增加测试集正确率

nn.Linear(n_hidden_1,n_hidden_2), nn.BatchNorm1d(n_hidden_2), nn.ReLU(True), nn.Dropout(0.5) ) self.layer3=nn.Linear(n_hidden_2,out_dim) def forward(self,x): x=self.layer1(x) x=self.layer2(x...

根据以下内容绘图：1. 安装包来计算黑森矩阵； 2. 导入需要的库； 3. 定义NN模型：𝑓(𝑥)=sin(5𝜋𝑥)5𝜋𝑥； 4. 获取预先训练的检查点； 5. 加在预训练检查点和训练数据： ① 定义计算梯度范数的函数； ② 定义计算最小比率的函数； 6. 获得实验结果

5. 加在预训练检查点和训练数据：在这个步骤中，我们需要定义两个函数，一个用于计算梯度范数，另一个用于计算最小比率。这些函数将在训练过程中使用。 6. 获得实验结果：在训练过程结束后，我们可以获得实验结果，...

根据以下内容绘制流程图：1. 安装包来计算黑森矩阵； 2. 导入需要的库； 3. 定义NN模型：𝑓(𝑥)=sin(5𝜋𝑥)5𝜋𝑥； 4. 获取预先训练的检查点； 5. 加在预训练检查点和训练数据： ① 定义计算梯度范数的函数； ② 定义计算最小比率的函数； 6. 获得实验结果

mermaid graph TD; A[安装包来计算黑森矩阵] --> B[导入需要的库]; B --> C[定义NN模型：()=sin(5)5];...E --> F[定义计算梯度范数的函数]; E --> G[定义计算最小比率的函数]; F --> H[获得实验结果]; G --> H;

python题目描述 已知 f(x,n)=\sqrt{n+\sqrt{(n-1)+\sqrt{(n-2)+\sqrt{...+2+\sqrt{1+x}}}}}f(x,n)= n+ (n−1)+ (n−2)+ ...+2+ 1+x ​ ​ ​ ​ ​ 计算x=4.2，n=10x=4.2，n=10以及x=2.5，n=15x=2.5，n=15时的ff的值。 输入输出格式 输入格式 输入xx和nn。 输出格式 函数值，保留两位小数。

我们首先定义了一个函数g，它接收两个参数x和n，返回g(x, n)的值。在函数内部，我们使用递归的方法来计算g(x, n)。具体来说，当n等于1时，我们直接返回sqrt(1+x)，否则我们返回sqrt((n-1)+g(x, n-1))。 然后我们...

已知有两个等长的非降序序列s1, s2, 设计函数求s1与s2并集的中位数。有序序列a \n0\n​\t\n ,a \n1\n​\t\n ,⋯,a \nn−1\n​\t\n 的中位数指a \n(n−1)/2\n​\t\n 的值,即第

1. 定义一个函数merge，用于将两个有序序列合并成一个有序序列。 2. 定义一个函数findMedian，用于计算有序序列的中位数。 3. 在主函数中调用merge函数将s1和s2合并成一个有序序列s，并调用findMedian函数计算s的...

题目描述 定义一个矩阵类MyMatrix，并且在类中进行运算符重定义，用实现矩阵相乘。要求必须对运算符进行重载，如果用函数如multiply（matrix，matrix）去实现矩阵之间的运算一律记0分。 输入 第一行输入所需要的矩阵个数c; 第二行输入矩阵的阶数n，即矩阵是一个nn的矩阵; 第三行开始依次输入c个矩阵. 输出 c个矩阵相乘的结果 要求用C++实现

// 构造一个n*n的矩阵 for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { for (int k = 0; k < n; k++) { c.matrix[i][j] += matrix[i][k] * b.matrix[k][j]; // 矩阵相乘 } } } return c; } ...

#模型 class Wine_net(nn.Module): def __init__(self): super(Wine_net, self).__init__() # self.ln1=nn.LayerNorm(11) self.fc1=nn.Linear(11,22) self.fc2=nn.Linear(22,44) self.fc3=nn.Linear(44,1) def forward(self,x): # x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x=nn.functional.relu(x) x=self.fc2(x) x=nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = nn.functional.softmax(x,dim=1) return x # 读取数据 df = pd.read_csv('winequality.csv') df1=df.drop('quality',axis=1) df2=df['quality'] # 将数据集分成10份 skf = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42) # 遍历每一份数据，并训练模型 for train_index, test_index in skf.split(df1, df2): train_x, test_x = df1.iloc[train_index], df1.iloc[test_index] train_y, test_y = df2.iloc[train_index], df2.iloc[test_index] train_x = torch.tensor(train_x.values, dtype=torch.float32) train_y = torch.tensor(train_y.values, dtype=torch.float32) train_y = train_y.unsqueeze(1) # 定义模型、损失函数和优化器 model = Wine_net() loss_fn = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1) print(train_x) for epoch in range(1,10): # 前向传播 y_pred = model(train_x) # 计算损失 loss = loss_fn(y_pred, train_y) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 打印损失 print('Epoch:',epoch, 'Train Loss:', loss.item())

这段代码实现了一个简单的分类模型，使用 Wine 数据集...在这里，可以将输出层修改为不使用 softmax 函数，然后在损失函数中使用 nn.CrossEntropyLoss() 函数，这是一个包含了 softmax 函数的交叉熵损失函数。

python题目描述 在程序中定义一函数digit(n,k)digit(n,k)，它能分离出整数nn从右边数第kk个数字。 输入格式 正整数nn和kk。 输出格式 一个数字。 输入样例 31859 3 输出样例 8

运行程序后，程序会要求输入正整数n和k，然后计算n从右边数第k个数字，并输出结果。 需要注意的是，输入的n和k需要用空格隔开，并且需要将其转换为整数类型。在函数内部，我们将整数n转换为字符串，然后使用字符串...

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