c++ 编写一个递归函数fac，该函数计算n的阶乘，0的阶乘为1。 main函数中输入n个整数，计算这些整数的阶乘平均值
时间: 2024-05-25 21:16:10 浏览: 114
#include <stdio.h>
int fac(int n) {
if (n == 0) {
return 1;
} else {
return n * fac(n - 1);
}
}
int main() {
int n, sum = 0;
float avg;
printf("请输入n：");
scanf("%d", &n);
int arr[n];
printf("请输入%d个整数：", n);
for (int i = 0; i < n; i++) {
scanf("%d", &arr[i]);
sum += fac(arr[i]);
}
avg = (float)sum / n;
printf("这%d个整数的阶乘平均值为 %.2f", n, avg);
return 0;
}
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c++编写一个递归函数fac，该函数计算n的阶乘，0的阶乘为1。 main函数中输入n个整数，计算这些整数的阶乘平均值。
#include <stdio.h>
int fac(int n) {
if (n == 0) {
return 1;
} else {
return n * fac(n-1);
}
}
int main() {
int n, sum = 0, count = 0;
double avg;
printf("请输入 n：");
scanf("%d", &n);
while (n != -1) {
sum += fac(n);
count++;
printf("请输入 n：");
scanf("%d", &n);
}
avg = (double)sum / count;
printf("阶乘平均值为：%lf\n", avg);
return 0;
}
在html中，编写一个递归函数fac(n),n为正整数，求n的阶乘
在HTML中，通常我们会使用JavaScript来编写递归函数，因为它是浏览器支持的一种脚本语言，适合处理这类动态计算。这里是一个递归函数`fac(n)`的例子，用于计算给定正整数`n`的阶乘：
```html
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>递归阶乘</title>
<script>
function fac(n) {
// 递归的基本情况：当 n 为 0 或 1 时，阶乘为 1
if (n === 0 || n === 1) {
return 1;
}
// 递归调用：n 的阶乘等于 n 乘以 (n-1) 的阶乘
else {
return n * fac(n - 1);
}
}
// 测试函数
document.getElementById("result").textContent = fac(5); // 输入想要计算阶乘的数值
</script>
</head>
<body>
<p id="result"></p>
</body>
</html>
```
在这个例子中，当`n`不是基本情况（即大于1），函数会调用自身并将`n`乘以`fac(n - 1)`的结果，直到达到基本情况。
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MATLAB实现小波阈值去噪：Visushrink硬软算法对比
资源摘要信息:"本资源提供了一套基于MATLAB实现的小波阈值去噪算法代码。用户可以通过运行主文件"project.m"来执行该去噪算法，并观察到对一张256x256像素的黑白“莱娜”图片进行去噪的全过程。此算法包括了添加AWGN（加性高斯白噪声）的过程，并展示了通过Visushrink硬阈值和软阈值方法对图像去噪的对比结果。此外，该实现还包括了对图像信噪比（SNR）的计算以及将噪声图像和去噪后的图像的打印输出。Visushrink算法的参考代码由M.Kiran Kumar提供，可以在Mathworks网站上找到。去噪过程中涉及到的Lipschitz指数计算，是基于Venkatakrishnan等人的研究，使用小波变换模量极大值（WTMM）的方法来测量。"
知识点详细说明：
1. MATLAB环境使用：本代码要求用户在MATLAB环境下运行。MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化环境，广泛应用于工程计算、算法开发和数据分析等领域。
2. 小波阈值去噪：小波去噪是信号处理中的一个技术，用于从信号中去除噪声。该技术利用小波变换将信号分解到不同尺度的子带，然后根据信号与噪声在小波域中的特性差异，通过设置阈值来消除或减少噪声成分。
3. Visushrink算法：Visushrink算法是一种小波阈值去噪方法，由Donoho和Johnstone提出。该算法的硬阈值和软阈值是两种不同的阈值处理策略，硬阈值会将小波系数小于阈值的部分置零，而软阈值则会将这部分系数缩减到零。硬阈值去噪后的信号可能有更多震荡，而软阈值去噪后的信号更为平滑。
4. AWGN（加性高斯白噪声）添加：在模拟真实信号处理场景时，通常需要对原始信号添加噪声。AWGN是一种常见且广泛使用的噪声模型，它假设噪声是均值为零、方差为N0/2的高斯分布，并且与信号不相关。
5. 图像处理：该实现包含了图像处理的相关知识，包括图像的读取、显示和噪声添加。此外，还涉及了图像去噪前后视觉效果的对比展示。
6. 信噪比（SNR）计算：信噪比是衡量信号质量的一个重要指标，反映了信号中有效信息与噪声的比例。在图像去噪的过程中，通常会计算并比较去噪前后图像的SNR值，以评估去噪效果。
7. Lipschitz指数计算：Lipschitz指数是衡量信号局部变化复杂性的一个量度，通常用于描述信号在某个尺度下的变化规律。在小波去噪过程中，Lipschitz指数可用于确定是否保留某个小波系数，因为它与信号的奇异性相关联。
8. WTMM（小波变换模量极大值）：小波变换模量极大值方法是一种小波分析技术，用于检测信号中的奇异点或边缘。该技术通过寻找小波系数模量极大值的变化来推断信号的局部特征。
9. 系统开源：该资源被标记为“系统开源”，意味着该MATLAB代码及其相关文件是可以公开访问和自由使用的。开源资源为研究人员和开发者提供了学习和实验的机会，有助于知识共享和技术发展。
资源的文件结构包括"Wavelet-Based-Denoising-MATLAB-Code-master"，表明用户获取的是一套完整的项目文件夹，其中包含了执行小波去噪算法所需的所有相关文件和脚本。
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1. 中文编程：使用中文作为编程关键字，降低了学习编程的门槛，使得不熟悉英文的用户也能够编写程序。
2. 面向对象：易语言支持面向对象编程（OOP），这是一种编程范式，它使用对象及其接口来设计程序，以提高软件的重用性和模块化。
3. 组件丰富：易语言提供了丰富的组件库，用户可以通过拖放的方式快速搭建图形用户界面。
4. 简单易学：由于语法简单直观，易语言非常适合初学者学习，同时也能够满足专业人士对快速开发的需求。
5. 开发环境：易语言提供了集成开发环境（IDE），其中包含了代码编辑器、调试器以及一系列辅助开发工具。
6. 跨平台：易语言支持在多个操作系统平台编译和运行程序，如Windows、Linux等。
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1. 图像文件读写：支持常见的图像文件格式如JPEG、PNG、BMP等的读取和保存。
2. 图像处理功能：包括图像缩放、旋转、裁剪、颜色调整、滤镜效果等基本图像处理操作。
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1. 获取画板上的图像：首先需要从画板组件中获取到用户当前绘制或已经存在的图像数据。
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