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\n\n数n和最后一次计算的π的值。\n\nπ/2=1+1!/3+2!/(3×5)+3!/(3×5×7)+…+(n-1)!/(3×5×7×…×(2n-1))

好的，我理解了你的问题。这个公式是莱布尼茨级数，可以用来逼近圆周率π。根据题目要求，我们需要不断迭代计算，并且保证前后两次π的差的绝对值小于给定的精度值e。

具体的算法实现可以是这样的：

1. 初始化变量n=0和sum=1，表示计算到第0项时，π的近似值为1。
2. 进入循环，每次迭代时，将n加1，然后更新sum的值，更新公式为：sum = sum + ((-1)^n)/(2*n+1)。
3. 计算当前π的近似值，更新公式为：pi = 2 * sum。
4. 计算当前π的近似值与上一次π的近似值的差的绝对值，如果小于精度值e，则退出循环。
5. 如果差的绝对值大于等于精度值e，则继续迭代，回到步骤2。

在步骤4中，我们需要记录上一次π的近似值，以便与当前π的近似值进行比较。在步骤5中，我们可以设置一个迭代次数的上限，以防止程序无限循环。

下面是一个Python的实现示例：

import math

def leibniz_pi(e):
    n = 0
    sum = 1
    pi_prev = 0
    while True:
        n += 1
        sum += ((-1)**n)/(2*n+1)
        pi = 2 * sum
        if abs(pi - pi_prev) < e:
            break
        pi_prev = pi
    return (n, pi)

n, pi = leibniz_pi(0.00001)
print("迭代次数：", n)
print("π的近似值：", pi)
print("π的真实值：", math.pi)

在这个示例中，我们将精度值e设置为0.00001，然后调用leibniz_pi函数进行计算。函数返回迭代次数n和π的近似值pi，然后我们打印出这些结果，以及π的真实值（使用Python的math库来获取）。你可以根据需要调整精度值e。