python主函数调用子函数代码

可以使用以下代码来调用子函数：

def main():
    # 调用子函数
    result = sub_function()

def sub_function():
    # 子函数的代码
    return result

在主函数中，可以使用函数名来调用子函数。子函数的返回值可以通过变量来接收。

相关问题

python主函数调用子函数

可以使用def定义子函数，然后在主函数中通过函数名调用子函数。例如：

def sub_function():
print("这是子函数")

def main_function():
print("这是主函数")
sub_function()

main_function()

用c语言设计一个子函数，分别用莱布尼茨公式，欧拉乘积公式，ramanujjan公式计算圆周率，并用主函数调用子函数计算圆周率 设计一个子函数，分别用莱布尼茨公式，欧拉乘积公式，ramanujjan公式计算圆周率，并用主函数调用子函数计算圆周率

在C语言中，我们可以设计三个子函数分别对应三种计算圆周率的方法。由于这些公式涉及无穷级数和复杂的数学运算，我们在这里仅提供基本的框架和核心代码片段，实际运行会涉及到浮点精度问题和算法优化。

1. 莱布尼茨公式 (Leibniz Formula)：

#include <math.h>
#include <stdio.h>

double leibnitz_pi(int n) {
    double pi = 0;
    for (int i = 0; i <= n; ++i) {
        if (i % 2 == 0)
            pi += 4.0 / (2 * i + 1);
        else
            pi -= 4.0 / (2 * i + 1);
    }
    return 4 * pi / (2 * n + 1);
}

2. 欧拉乘积公式 (Euler Product Formula):

double euler_product(double x) {
    double pi = 0;
    for (long long p = 2; ; p++) {
        double term = log(p) / (p - 1); // 使用自然对数避免除以零
        if (term == 0)
            break;
        pi += term * x ** p;
        if (fabs(term) < 1e-9) // 较小的项可以忽略
            break;
    }
    return pi;
}

注意：欧拉乘积公式通常用于更精确的求值，这里简化处理了部分细节。

3. Ramanujan Formula (Ramanujan's Continued Fraction):

// 这里需要复杂的迭代和高精度计算，可能超出标准库支持范围，可以使用第三方库如GMP
double ramanujan_pi() {
    // 实现Ramanujan Pi的具体公式（复杂递推式）
    // 可能需要借助外部库或者自定义数据结构来存储高精度数值
    return ...;
}

int main() {
    int n = 10000; // 对于莱布尼茨公式，选择适当的n值保证足够精度
    printf("Using Leibnitz formula: %.15f\n", leibnitz_pi(n));
    
    double x = 1.6449341017842232;
    printf("Using Euler product formula: %.15f\n", euler_product(x));

    printf("Using Ramanujan formula: %.15f\n", ramanujan_pi());

    return 0;
}

这只是一个简单的示例，实际实现可能需要考虑更多的细节，比如数值稳定性、精度控制以及对于Ramanujan公式可能的复杂度。如果你需要更高精度的结果，可能需要使用C++或其他支持高精度计算的语言，如Python配合gmpy2库等。