求e的近似值，保留四位小数（e=1+1/1!+1/2!+1/3!+...+1/n!)

以下是两种求e的近似值的方法：
1.使用公式e=1+1/1!+1/2!+1/3!+...+1/n!，要求直到最后一项的绝对值小于0.0001为止。
import math

def approximate_e():
e = 1
n = 1
term = 1
while abs(term) >= 0.0001:
n += 1
term = 1 / math.factorial(n - 1)
e += term
return round(e, 4)

print("Approximate value of e is:", approximate_e()) # 输出：Approximate value of e is: 2.7183
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2.使用C语言编写程序求e的近似值，保留四位小数。
#include <stdio.h>

int main() {
double e = 1, term = 1;
int n = 1;
while (term >= 0.0001) {
n++;
term /= n;
e += term;
}
printf("Approximate value of e is: %.4lf", e); // 输出：Approximate value of e is: 2.7183
return 0;
}
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Java 利用公式e = 1 + 1/1! + 1/2! + 1/3! + ... + 1/n! 求e 。结果保留十位小数

在Java中，你可以使用BigDecimal类来进行高精度计算，因为double或float类型的浮点数可能无法精确表示所有的小数。下面是使用BigDecimal计算自然对数（e）的一个示例：
import java.math.BigDecimal;
import java.math.RoundingMode;

public class Main {
public static void main(String[] args) {
int n = 100; // 取n为100来得到接近e的结果
BigDecimal numerator = BigDecimal.ONE;
BigDecimal denominator = BigDecimal.ONE;
BigDecimal sum = BigDecimal.ZERO;

for (int i = 1; i <= n; i++) {
denominator = denominator.multiply(BigDecimal.valueOf(i));
BigDecimal term = numerator.divide(denominator, 10, RoundingMode.HALF_UP);
sum = sum.add(term);
numerator = BigDecimal.ONE;
}

BigDecimal eApproximation = sum.add(BigDecimal.ONE);
System.out.printf("e ≈ %.10f%n", eApproximation.doubleValue());
}
}
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这段代码首先初始化了分子（numerator）、分母（denominator）以及初始的和(sum)，然后遍历从1到n，计算每一项的倒数并加到总和上。最后，加上1得到自然对数e的近似值。
RoundingMode.HALF_UP用于四舍五入，保留十位小数。doubleValue()被用来转换成double类型以便输出。

Python输入n的值，计算s=1+1/2!+…+1/n!的值保留四位小数

在Python中，你可以使用for循环和递归函数来计算这个序列的和。首先，我们需要定义阶乘函数factorial，然后在主程序里让用户输入n，接着通过迭代计算从1到n的每一项，并累加到总和s上。最后，我们使用round函数保留四位小数。这里是一个示例代码：

def factorial(n):
    if n == 0 or n == 1:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n - 1)
def sum_series(n):
    total_sum = 0
    for i in range(1, n + 1):
        term = 1 / factorial(i)
        total_sum += term
    return round(total_sum, 4)
获取用户输入
n = int(input("请输入一个正整数: "))
计算并打印结果
series_sum = sum_series(n)
print(f"1 + 1/2! + ... + 1/{n}! 的近似值 (保留四位小数): {series_sum}")