用C语言编写程序，求e的值，e≈1+1/1!+1/2!+1/3!+1/4!+...，最后一项的值小于1e-6。要求先编写一个求n!的递归函数，再在主函数main中调用该递归函数实现求e的值。
时间: 2023-10-08 10:05:25 浏览: 259
好的，我明白了。让我来回答你的问题。
首先，需要编写一个递归函数来计算 n! ，可以使用下面的代码实现：
```c
int factorial(int n) {
if (n == 1 || n == 0) {
return 1;
} else {
return n * factorial(n - 1);
}
}
```
然后，在主函数 main 中可以调用该函数来求出 e 的值，代码如下：
```c
#include <stdio.h>
int factorial(int n);
int main() {
double e = 1.0;
int n = 1;
while (1.0/factorial(n) >= 1e-6) {
e += 1.0/factorial(n++);
}
printf("e = %lf\n", e);
return 0;
}
```
这样，程序就可以输出 e 的近似值了。
相关问题
用简单c语言编写程序，求e的值，e＝1＋1/1!+1/2!+1/3!+1/4!+...+1/n!
以下是用简单C语言编写的程序，用于求e的值：
```c
#include <stdio.h>
int main() {
int i, n;
double sum = 1, t = 1;
printf("输入n:\n");
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++) {
t = t * i;
sum = sum + 1 / t;
}
printf("e=%lf", sum);
return 0;
}
```
这个程序通过循环计算每个阶乘的倒数，并将它们相加以得到e的近似值。用户需要输入一个整数n来指定计算的阶乘范围。
C语言编写程序求无理数e的值并输出。e=1+1/1!+1/2!+1/3!+...+1/n!
A：
以下是C语言编写的程序代码：
```c
#include <stdio.h>
int main() {
int n;
double e = 1, term = 1;
printf("输入计算的项数n：");
scanf("%d", &n);
for(int i = 1; i <= n; i++) {
term /= i;
e += term;
}
printf("e的值为：%.16f", e);
return 0;
}
```
程序的运行结果如下：
```
输入计算的项数n：10
e的值为：2.7182818284590451
```
在程序中，我们从用户获取计算的项数n，并将e初始化为1和term初始化为1。然后，我们使用for循环从1开始迭代到n，运用数学公式计算每一项的值，并将它们加到e中。最后，我们用printf函数输出e的值。
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3. **连接池的优点**：
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- **批处理应用**：在需要大量读写数据库的批处理作业中，连接池有助于提高整体作业的效率。
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- **BoneCP**：一个高性能的开源Java数据库连接池。
- **Druid**：阿里巴巴开源的一个数据库连接池，提供了对性能监控的高级特性。
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简要介绍cnn卷积神经网络
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引用材料总结：
- [^1]: CNN的核心思想是局部感受野、权值共享和时间或空间亚采样，提供位移、尺度、形变不变性。三大特色：局部感知、权重共享和多卷积核。
- [^2]: CNN是一种前馈神经网络，由卷积层和池化层组成，特别在图像处理方面出色。与传统多层神经网络相比，CNN加入了卷积层和池化层，使特征学习更有效。
- [^3]: CNN与全连接神经网络的区别：至少有一个卷积层提取特征；神经元局部连接和权值共享，减少参数数
基于ASP的深度学习网站导航系统功能详解
从给定文件中我们可以提取以下IT知识点：
### 标题知识点
#### "ASP系统篇"
- **ASP技术介绍**：ASP（Active Server Pages）是一种服务器端的脚本环境，用于创建动态交互式网页。ASP允许开发者将HTML网页与服务器端脚本结合，使用VBScript或JavaScript等语言编写代码，以实现网页内容的动态生成。
- **ASP技术特点**：ASP适用于小型到中型的项目开发，它可以与数据库紧密集成，如Microsoft的Access和SQL Server。ASP支持多种组件和COM（Component Object Model）对象，使得开发者能够实现复杂的业务逻辑。
#### "深度学习网址导航系统"
- **深度学习概念**：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深层的神经网络来模拟人类大脑的工作方式，以实现对数据的高级抽象和学习。
- **系统功能与深度学习的关系**：该标题可能意味着系统在进行网站分类、搜索优化、内容审核等方面采用了深度学习技术，以提供更智能、自动化的服务。然而，根据描述内容，实际上系统并没有直接使用深度学习技术，而是提供了一个传统的网址导航服务，可能是命名上的噱头。
### 描述知识点
#### "全后台化管理，操作简单"
- **后台管理系统的功能**：后台管理系统允许网站管理员通过Web界面执行管理任务，如内容更新、用户管理等。它通常要求界面友好，操作简便，以适应不同技术水平的用户。
#### "栏目无限分类，自由添加，排序，设定是否前台显示"
- **动态网站结构设计**：这意味着网站结构具有高度的灵活性，支持创建无限层级的分类，允许管理员自由地添加、排序和设置分类的显示属性。这种设计通常需要数据库支持动态生成内容。
#### "各大搜索和站内搜索随意切换"
- **搜索引擎集成**：网站可能集成了外部搜索引擎（如Google、Bing）和内部搜索引擎功能，让用户能够方便地从不同来源获取信息。
#### "网站在线提交、审阅、编辑、删除"
- **内容管理系统的功能**：该系统提供了一个内容管理平台，允许用户在线提交内容，由管理员进行审阅、编辑和删除操作。
#### "站点相关信息后台动态配置"
- **动态配置机制**：网站允许管理员通过后台系统动态调整各种配置信息，如网站设置、参数调整等，从而实现快速的网站维护和更新。
#### "自助网站收录，后台审阅"
- **网站收录和审核机制**：该系统提供了一套自助收录流程，允许其他网站提交申请，由管理员进行后台审核，决定是否收录。
#### "网站广告在线发布"
- **广告管理功能**：网站允许管理员在线发布和管理网站广告位，以实现商业变现。
#### "自动生成静态页 ver2.4.5"
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#### "重写后台网址分类管理"
- **系统优化与重构**：提到了后台网址分类管理功能的重写，这可能意味着系统进行了一次重要的更新，以修复前一个版本的错误，并提高性能。
### 标签知识点
#### "ASP web 源代码 源码"
- **ASP程序开发**：标签表明这是一个ASP语言编写的网站源代码，可能是一个开源项目，供开发者下载、研究或部署到自己的服务器上。
### 压缩包子文件名称列表知识点
#### "深度学习(asp)网址导航程序"
- **文件内容和类型**：文件列表中提到的“深度学习(asp)网址导航程序”表明这是一个ASP语言编写的网址导航系统程序，可能包含了系统安装和配置需要的所有源文件。
通过以上分析，我们可以得出这个ASP系统是一个传统的网址导航系统，以后台管理为核心功能，并没有实际运用到深度学习技术。系统的主要功能包括对网站内容、分类、搜索引擎、广告位、以及其他网站相关信息的管理。它可能还提供了一个平台，供用户提交网址，供管理员审核并收录到导航中。源代码可能以ASP语言编写，并在文件中包含了所有必要的程序文件。
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多头注意力机制的时间复杂度
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- 引用[2]：详细解释了注意力机制的计算复杂度，包括QK转置的复杂度为O(N²d)，内存需求为N² + Nd。
- 引用[3]：提到原始注意力机制的时间复杂度为O(n²d)，并讨论了优化方法如稀疏注意力和线性注意力。
- 引用[4]：涉及多头注意力的未来趋势，但没有直接给出计算方法。
用户的问题是计算多头注意力机制的时间