计算1!+2!+3!+...+ n !相对于计算1+1x2+1x2x3+...+1x2x3x... xn .问题就是求阶 乘和的值,使用双重循环即可实现。
时间: 2023-09-15 13:21:03 浏览: 161
Python 代码示例:
```
n = int(input("请输入 n 的值:"))
fact_sum = 0
current_fact = 1
for i in range(1, n+1):
current_fact *= i
fact_sum += current_fact
print("1! + 2! + 3! + ... + n! =", fact_sum)
```
输出示例:
```
请输入 n 的值:5
1! + 2! + 3! + ... + n! = 153
```
相关问题
2.编程从键盘输入n值(3≤n≤10),然后计算并输出二i !=1 !+2! +3 ! +..+!. .[问题分析] 计算1 ! +2 ! +3 ! ...+n!相对于计算1+1x2+1x2*3+...+1x2x3...xn. 问题就是求阶乘和的值,使用双重循环即可实现。 [算法设计] (1)外循环控制变量为i,其变化范围从1到n,依次计算从1到n的各个阶乘值的累 加求和; (2)内循环控制变量为j.其变化范围从1到i,依次计算从1到i的累积,即阶乘n!.[代码实现] 请根据算法写出完整的程序,并编译、 运行、检查结果的正确性。
以下是求阶乘和的解法:
```
#include <stdio.h>
int main() {
int n, i, j;
long long sum = 0, fact = 1;
printf("请输入n的值(3<=n<=10):");
scanf("%d", &n);
if (n < 3 || n > 10) {
printf("n的值必须在3到10之间\n");
return 1;
}
for (i = 1; i <= n; i++) {
fact = 1;
for (j = 1; j <= i; j++) {
fact *= j;
}
sum += fact;
}
printf("从1到%d的阶乘和为%lld\n", n, sum);
return 0;
}
```
这个程序实现了上述的算法设计,首先从键盘读取n的值,然后进行输入验证以确保n的值在3到10之间,接着按照算法设计的方案计算阶乘和,最后输出结果。注意,我们使用了long long类型来存储阶乘和,因为这个值可能会非常大。
CPLEX> display sensitivity obj - OBJ Sensitivity Ranges Variable Name Reduced Cost Down Current Up x1 5.0000 -infinity 1.0000 +infinity x2 zero 2.0000 2.0000 +infinity x3 zero -infinity 3.0000 3.0000帮我解释下意思down current,up
根据你提供的输出,我来解释一下 "Down"、"Current" 和 "Up" 列的含义:
- "Down" 列表示变量值可以减小的最大限制,以保持目标函数的值不变。在这个例子中:
- 对于变量 x1,"Down" 列显示为 -无穷,表示 x1 的值可以无限制地减小。
- 对于变量 x2,"Down" 列显示为 2.0000,表示 x2 的值可以减小至最多 2.0000。
- 对于变量 x3,"Down" 列显示为 -无穷,表示 x3 的值可以无限制地减小。
- "Current" 列表示当前变量值相对于目标函数的影响程度。在这个例子中:
- 对于变量 x1,"Current" 列显示为 1.0000,表示当前 x1 的值对目标函数的值有 1.0000 的影响。
- 对于变量 x2,"Current" 列显示为 2.0000,表示当前 x2 的值对目标函数的值有 2.0000 的影响。
- 对于变量 x3,"Current" 列显示为 3.0000,表示当前 x3 的值对目标函数的值有 3.0000 的影响。
- "Up" 列表示变量值可以增加的最大限制,以保持目标函数的值不变。在这个例子中:
- 对于变量 x1,"Up" 列显示为 +无穷,表示 x1 的值可以无限制地增加。
- 对于变量 x2,"Up" 列显示为 +无穷,表示 x2 的值可以无限制地增加。
- 对于变量 x3,"Up" 列显示为 3.0000,表示 x3 的值最多可以增加至 3.0000。
这些敏感性分析结果告诉我们在保持目标函数值不变的条件下,每个变量值的变化范围。"Down" 列表示变量值可以减小的最大限制,"Current" 列表示当前变量值对目标函数的影响程度,而 "Up" 列表示变量值可以增加的最大限制。
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