用C语言写一个代码,1x2x3x4x5,和它的算法

时间: 2023-05-27 15:07:58 浏览: 82
#include <stdio.h> int main() { int product = 1; // 初始化乘积为1 for(int i=1; i<=5; i++) { product *= i; // 乘上i } printf("1x2x3x4x5=%d", product); // 输出结果 return 0; } // 算法:使用for循环,从1到5遍历每个数字,每次将乘积乘上当前数字,最终得到1x2x3x4x5的结果。
相关问题

用C语言写一个代码,1x2x3x4x5

#include <stdio.h> int main() { int product = 1; for(int i=1; i<=5; i++) { product *= i; } printf("1x2x3x4x5=%d", product); return 0; }

c语言求1x2x3x4x5

以下是使用C语言求1x2x3x4x5的两种方法: 1.使用while循环 ```c #include <stdio.h> int main() { int sum, n; sum = 1; n = 2; while (n <= 5) { sum = sum * n; n = n + 1; } printf("%d", sum); // 输出:120 return 0; } ``` 2.使用for循环 ```c #include <stdio.h> void main () { int i, sum = 1; for (i = 1; i <= 5; i++) { sum *= i; } printf("%d", sum); // 输出:120 } ```

相关推荐

最新推荐

recommend-type

C语言字符串快速压缩算法代码

主要介绍了C语言字符串快速压缩算法代码,将字符串中连续出席的重复字母进行压缩,其主要的压缩字段的格式为”字符重复的次数+字符”。有需要的小伙伴参考下吧。
recommend-type

c语言文件操作常用函数及读写文件代码举列

文章主要例举一个c语言文件操作常用函数及读写文件的代码,感性趣的朋友可以看看。
recommend-type

C语言解决螺旋矩阵算法问题的代码示例

主要介绍了C语言解决螺旋矩阵算法问题的代码示例,螺旋矩阵中的数字由第一行开始到右边不断变大,向下变大,向左变大,向上变大,如此循环...需要的朋友可以参考下
recommend-type

C语言统计一篇英文短文中单词的个数实例代码

本文通过实例代码给大家介绍的C语言统计一篇英文短文中单词的个数,代码简单易懂,非常不错,具有参考借鉴价值,需要的朋友参考下吧
recommend-type

C语言使用广度优先搜索算法解决迷宫问题(队列)

主要介绍了C语言使用广度优先搜索算法解决迷宫问题,结合迷宫问题分析了C语言队列广度优先搜索算法的相关使用技巧,需要的朋友可以参考下
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
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

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。