学习
实践
活动
专区
工具
TVP
写文章

快速阶乘算法python_【最全】阶乘算法!(python和C语言)

大家好,又见面了,我是你们朋友栈君。 阶乘计算 叁岁学编程:用最简单大白话理解编程,欢迎大家关注,留言,提问,希望和大家一起提升! 文章目录阶乘计算阶乘定义:解析方法一:for循环计算方法二:定义for循环函数计算方法三:定义递归函数计算小知识:C语言代码方法一:for函数方法二:递归函数总结: 阶乘定义:阶乘1乘以2乘以3 设要求n阶乘算式就是1*2*3*…*n值 解析 阶乘计算: 可以通过for循环一个一个乘上去 可以创建函数再通过递乘方式 可以创建函数用递归方式计算 方法一:for循环计算 #阶乘计算 a :5 5结果为120 解释: a=输入值(int()强制转换输入字符串为整数) 设置b初始值1(因为是乘法所有不能够为0) 设置for循环 1开始到a结束(range()前闭后开所以要加一) )) #结果 请输入要计算值5 5阶乘值为120 方法三:定义递归函数计算 def factrial(n): #定义函数 if n <= 0: print(“输出错误,请重新输入!”)

39320

写给小白看递归(硬核)

我们首先看下阶乘,n阶乘表示为: n!=n*(n-1)*……*1 n阶乘就是1开始叠乘到n,那么n-1阶乘为: (n-1)! 当然,记忆化问题远远不止这么多,具体还需要自行学习。 递归 VS 数据结构 递归在很多场景都有很好应用,在链表中、二叉树、图中(搜索算法)都有很多应用,这里就举一些非常经典例子。 比如在链表中,很经典就是链表逆序输出、链表反转问题,比如链表反转问题,对应力扣206(给你单链表头节点 head ,请你反转链表,并返回反转后链表),可以这样巧妙实现: /** * Definition 递归只是计算机执行一种方式,一个来回过程,所以这个过程可以被一些算法很巧妙运用。 包括二叉树前中后遍历都蕴涵dfs算法思想,而回溯算法则是经典排列、八皇后问题代表。

26820
  • 广告
    关闭

    【玩转 GPU】有奖征文

    精美礼品等你拿!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    【DB笔试面试574】在Oracle中,什么是RBO和CBO?

    Oracle 10g开始,Oracle数据库默认都是基于CBO优化方式。 其实,在这种情况下,选择表扫描是最优,但是RBO不会这么选择。RBO缺点主要有: ①执行计划出了问题,很难对其做调整。 l 使用了索引快速扫描。 l 使用了函数索引。 (二)CBO Oracle 7开始就引入了CBO。 目前可以用来缓解上述问题所带来负面影响方法是使用动态采样或者多列统计信息,但动态采样准确性取决于采样数据质量和采样数据数量,而多列统计信息并不适用于多表之间有关联关系情形,所以这两种解决方法都不能算是完美的解决方案 假设多表关联目标SQL所包含表数量为n,则该SQL各表之间可能连接顺序总数就是n!(n阶乘)。

    75620

    递归和迭代对比

    大家好,又见面了,我是你们朋友栈君。 待到秋来九月八,我花开后百花杀 递归 迭代 特点 递归 程序调用自身编程技巧称为递归(recursion)。 一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身一种方法,它通常把一个大型复杂问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小问题来求解,递归策略只需少量程序就可描述出解题过程所需要多次重复计算,大大地减少了程序代码量 递归主要思考方式在于:把大事化小 递归主要是将长问题变成子问题解决,例如: 求n阶乘 //An highlighted block var foo = 'bar'; int fact(int 迭代主要思考方式是:循环反馈计算 例如: 求n阶乘 //An highlighted block var foo = 'bar'; int fact1(int n) 那么我们再看一下递归在内存中情况: 我们拿阶乘问题作例子: 在程序递归过程中,每调用一次函数就会创建一个栈帧结构,而在每个栈帧结构中就会创建各自局部变量,就会占用内存,相比于迭代,在内存方面

    25410

    浅谈有赞大数据安全体系

    首先我们在源头创建mysql表时需要额外选择字段类别等级,rds(管理 Mysql 工具平台)提供这样标记功能。 ? 以前,有赞也部署过一套简易敏感字段识别程序,但是缺陷很多: 单机部署,程序宕机容易造成安全漏洞 一次量识别时间过长,一次采样分析脱敏流程时间在两天左右。 这样做好处是能够避免对不可能包含敏感信息字段或者复杂结构字段进行查询采样,大大提高单表查询速度。 为了达到以上需求,我们做了一下几点优化:限定采样数量阈值,对于第一次采样语句只限定数量要求,同时采用一定随机采样方法。 在实际开发过程中,数据与数据之间其实是存在链路或者血缘关系,举个例子:A 表字段 c1是从上游 B 表 c2 表字段 select 过来,这个时候敏感信息一样会跟着血缘关系 c1 到 c2

    44230

    python 下采样和上采样

    或者直接使用 此代码由Java架构师必看网-架构君整理 len(df) 当然如果要统计每个字段不同类别的数量,可以类似于SQL中count(*) group by 操作 df.groupby('字段名 ').size() 创建一个数据结构和之前一致,但空dataframe 方法1: 此代码由Java架构师必看网-架构君整理 df = df.iloc[0:0].copy() 方法2: df.drop( frac = int(len(f) / len(z)) # 创建一个数据结构和之前一致,但空dataframe zcopy = z.iloc[0:0].copy() # 上采样就是复制少量样本直到和多量达到平衡 = frac: zcopy = zcopy.append(z) sample_data = pd.concat([zcopy,f]) 查看采样结果: 下采样采样就是多量样本中抽取一部分数据直到和少量样本达到平衡 利用dataframesample方法 frac = float(len(z) / len(f)) # 下采样就是多量样本中抽取一部分数据直到和少量样本达到平衡 sample_data = pd.concat

    56710

    抽丝剥茧C语言(中阶)分支与循环练习

    判断一个数是否为奇数 这道题我们思路是什么? 首先先让代码灵活起来,肯定不能是你去创建一个变量然后去反复修改,这时候当然要利用好我们scanf这个函数,我们输入任何值都可以判断了。 我们学习了for循环,那么就要巧妙利用for循环,我们不可能定义100个变量然后赋值1到100,所以就用循环去生成。 我们这里要求在一个有序数组里找一个数字,利用C语言方法最普遍方法就是后往前直找或者是后往前找,那么,如果有100个数呢,1000个数呢,10000个数呢,你需要找多久呢? 当然是每次猜中间数。 我们怎么利用C语言来实现这个算法呢? 首先我们创建一个数组,在里面找一个数怎么表达?当然是数组下标,然后通过下标实现这种算法,叫做折半查找法。 我们可以利用学习过语句来进行这个逻辑,我方法只是其一。

    9600

    使用深度学习做语义分割:简介和代码

    …github.com 基本结构 我将要向你展示语义分割模型基本结构在所有的顶尖工作中都存在。这使得实现不同模型变得异常简单,因为他们几乎全部都有着相同骨架、构造方法和构造流程。 接下来在对前沿工作介绍中,我将主要关注最新方法,因为在了解了上述基本结构后,这些方法可能对于大多数读者来说是最有帮助。 它借助两条分立流来完成:残差流和池化流。 我们希望在处理语义特征时获得更高分类准确度,所以 FRRN 在池化流中对特征图进行处理和下采样。同时,在残差流中以分辨率处理特征图。 它会从一个标准特征提取网络(如 ResNet,DenseNet 等)开始,第三个下采样后提取出特征进行进一步计算。 我们再次从一个特征提取前端开始,第四次下采样特征入手处理。现在分辨率已经很低(比输入图片小了16倍)所以我们就从这里入手就很好!

    1.7K20

    深度探索JFR – JFR详细介绍与生产问题定位落地 – 3. 各种Event详细说明与JVM调优策略(3)

    大家好,又见面了,我是你们朋友栈君。 本文基于 OpenJDK 11 3. 虚拟机相关 Event 3.3. 但是也有例外情况: 当方法过于简单时候(例如只有一行代码),C2 不能在 C1 基础上更加优化,则走向 level 1,去掉了采样代码。 Cache Sweeper 只用扫描 带采样代码堆 和 非方法代码堆,并且可以分开并发扫描,看那些代码缓存可以回收。 Method Inline(方法内联): 通俗来讲,就是JVM在运行时优化编译好代码,将经常调用方法调用替换为方法体代码,减少调用。通常发生在 C1 编译器优化。 CodeSweeper,默认都是启用 true CodeSweeperStatistics 我们不关心 SweepCodeCache 事件结构 字段 描述 举例 开始时间 事件开始时间 1594215268138540326

    28410

    Go语言微服务框架 - 4.初识GORM库

    创建 中文文档链接 - https://gorm.io/zh_CN/docs/create.html // 推荐使用方式:定义一个结构体,填充字段 user := User{Name: "Jinzhu" 更建议新建一个user结构体进行创建 db.Select("Name", "Age", "CreatedAt").Create(&user) // 批量创建同推荐 var users = []User ,体验会好很多 // 但是,上面这种方法不支持结构体中Field为默认值情况,如0,'',false等 // 所以,更推荐采用下面这种方式,虽然会带来一定hard code,但能指定要查询结构体名称 其中,希望大家能重点看一下默认值问题: 我们固然可以通过在定义字段时,排除这些默认值情况,如定义int类型字段时跳过0、1开始。 {}{"name": "hello", "age": 18, "active": false}) // 推荐:指定主键字段更新,指定要更新字段,*为字段 db.Model(&user).Select

    69520

    pix2pix论文(pix是什么意思)

    大家好,又见面了,我是你们朋友栈君。 目录 pix2pix与pix2pixHD生成器 判别器 PatchGAN(马尔科夫判别器) 1、pix2pix 简单粗暴办法 如何解决模糊呢? 具体来说,作者贡献主要在以下两个方面: 使用多尺度生成器以及判别器等方式从而生成高分辨率图像。 使用了一种非常巧妙方式,实现了对于同一个输入,产生不同输出。 判别的三个尺度为:原图,原图1/2降采样,原图1/4降采样(实际做法为在不同尺度特征图上进行判别,而非对原图进行降采样)。显然,越粗糙尺度感受野越大,越关注全局一致性。 下面是一个示例: 语义编辑 不同于pix2pix实现生成多样性方法(使用Dropout),这里采用了一个非常巧妙办法,即学习一个条件(Condition)作为条件GAN输入,不同输入条件就得到了不同输出 实际生成图像时,除了输入语义标签信息,还要从K个聚类中心随机选择一个,即选择一个颜色/纹理风格 这个方法总的来说非常巧妙,通过学习数据隐变量达到控制图像颜色纹理风格信息。

    55820

    LSTM生成尼采风格文章

    一种朴素方法是贪婪采样--总是选择最可能下一个字符。但是这种方法导致重复,可预测字符串看起来不连贯。 一种更有趣方法会产生更令人惊讶选择:它通过从下一个字符概率分布中抽样,在抽样过程中引入随机性。这称为随机抽样。注意,贪心采样也可以作为概率分布采样:一个特定字符概率为1而其他概率为0。 模型softmax输出中概率地采样巧妙:它允许在某些时候对不太可能字符进行采样,产生更有趣句子,并且有时通过提出在训练数据中未发生,逼真的单词来显示模型创造力。 但是这个策略存在一个问题:它没有提供一种控制采样过程中随机性方法。 随机性重要性。考虑一个极端情况:纯随机抽样,均匀概率分布中绘制下一个字符,并且每个角色都具有相同可能性。 学习结构和随机性之间巧妙平衡是让生成有趣原因。 请注意,通过训练更大模型,更长数据,可以获得生成样本,这些样本看起来比这个更连贯和更真实。

    1.2K40

    技术老司机开车:用GAN去除(爱情)动作片中马赛克和衣服!

    生成式模型角度,Ian Goodfellow总结过一个和神经网络相关生成式方法“家谱”[1]: ? 这篇文章巧妙,就在于提出了pix2pix方法,一个框架,解决所有这些问题。方法示意图如下: ? 就是一个Conditional GAN,条件C是输入图片。 除了直接用C-GAN,这项工作还有两个改进: 1)利用U-Net结构生成细节更好图片[6] ? U-Net是德国Freiburg大学模式识别和图像处理组提出一种卷积结构。 和常见先降采样到低维度,再升采样到原始分辨率编解码(Encoder-Decoder)结构网络相比,U-Net区别是加入skip-connection,对应feature maps和decode 在GAN前边加了个domain encoder,然后对每个domain能得到三种样本给判别器区分:直接采样,重建采样另一个domain中transfer后重建采样

    3.4K30

    算法分析:Oracle 11g 中基于哈希算法对唯一值数(NDV)估算

    但是,对于大型表分析,为减少资源消耗,需要通过采样分析。由于采样具有随机性,对于一些数据分布不均匀字段,通过采样数据获取统计数据可能会导致获取到数据与实际数据产生较大差异。 举个例子 一个字段里面的数据如下: [0,1,1,1...(100*1)...1,2,3,4,5,6,7,8,9] 其实际 NDV 是10,通过采样(假设采样比为10%)获取 NDV 时,由于采样随机性 由于获取 NDV 数值需要消除重复值(通过 count (distinct col) 方式获取),Oracle 是通过排序方法将已经读取唯一值保持在 PGA 当中,以便消除后续重复值。 因此,在 11g,自动采样模式下不再进行快速取样,而是直接进行表扫描获取统计数据。这一新算法称为唯一值数估计(Approximate NDV)。 (S) ,纲要分裂次数称为级数 (I) 而 NDV 估算公式是:NDV = S*2^I 在这种算法下,由于每个字段在 PGA 中仅保存一个纲要数据结构,因此,它不会随着读取数据量增加而导致 PGA

    73630

    算法分析:Oracle 11g 中基于哈希算法对唯一值数(NDV)估算

    但是,对于大型表分析,为减少资源消耗,需要通过采样分析。由于采样具有随机性,对于一些数据分布不均匀字段,通过采样数据获取统计数据可能会导致获取到数据与实际数据产生较大差异。 举个例子 一个字段里面的数据如下: [0,1,1,1...(100*1)...1,2,3,4,5,6,7,8,9] 其实际 NDV 是10,通过采样(假设采样比为10%)获取 NDV 时,由于采样随机性 由于获取 NDV 数值需要消除重复值(通过 count (distinct col) 方式获取),Oracle 是通过排序方法将已经读取唯一值保持在 PGA 当中,以便消除后续重复值。 因此,在 11g,自动采样模式下不再进行快速取样,而是直接进行表扫描获取统计数据。这一新算法称为唯一值数估计(Approximate NDV)。 (S) ,纲要分裂次数称为级数 (I) 而 NDV 估算公式是:NDV = S*2^I 在这种算法下,由于每个字段在 PGA 中仅保存一个纲要数据结构,因此,它不会随着读取数据量增加而导致 PGA

    58170

    提高驾驶技术:用GAN去除(爱情)动作片中马赛克和衣服

    生成式模型角度,Ian Goodfellow总结过一个和神经网络相关生成式方法“家谱”[1]: ? 这篇文章巧妙,就在于提出了pix2pix方法,一个框架,解决所有这些问题。方法示意图如下: ? 就是一个Conditional GAN,条件C是输入图片。 除了直接用C-GAN,这项工作还有两个改进: 1)利用U-Net结构生成细节更好图片[6] ? U-Net是德国Freiburg大学模式识别和图像处理组提出一种卷积结构。 和常见先降采样到低维度,再升采样到原始分辨率编解码(Encoder-Decoder)结构网络相比,U-Net区别是加入skip-connection,对应feature maps和decode 在GAN前边加了个domain encoder,然后对每个domain能得到三种样本给判别器区分:直接采样,重建采样另一个domain中transfer后重建采样

    1.1K60

    GNN落地不再难,一文总结高效GNN和可扩展图表示学习最新进展

    但是,这种方法最大问题在于:与样本独立机器学习标准数据集不同,网络数据关系结构会在样本之间产生统计依赖性。 因此,要确保子图保留完整图语义以及为训练 GNN 提供可靠梯度并不是一件简单事情。 如何设计同时保留图语义和梯度信息采样程序? 可能采样方案包括统一节点 / 边缘采样以及随机游走采样。然而,由于上一节中强调可靠性问题(语义和梯度信息),与在图上训练相比,子采样方法可能会限制模型性能。 他们将这种方法称为局部结构保留 (LSP),因为它鼓励学生模仿教师节点嵌入空间中存在直接邻居成对相似性。 DegreeQuant 旨在通过巧妙地将基础数据结构整合到量化过程中来缓解这一问题:他们表明,具有许多邻居(度数较高)节点会导致 QAT 期间不稳定,并建议在执行 QAT 时随机屏蔽度数较高节点

    18020

    OverIQ 中文系列教程【翻译完成】

    语言中结构数组 作为 C 语言中结构成员数组 C 语言中嵌套结构 指向 C 语言结构指针 作为 C 语言中结构成员指针 C 语言中结构和函数 C 语言中联合基础 C 语言中typedef fscanf()函数 C 中fwrite()函数 C 语言中fread()函数 C 编程示例 C 程序:求一个数十进制位总和 C 程序:计算一个数阶乘 C 程序:寻找阿姆斯特朗数 C 程序:寻找素数 中运算符 Python 中字符串 Python 中字符串方法 Python 中if-else语句 Python 中循环 Python 中break和continue语句 Python 中列表 在 Django 中展示表单 Django 手动渲染表单字段 在 Django 中处理静态内容 在 Django 中处理媒体文件 构建 djangobin——第一步 创建趋势片段页面 构建【联系我们】 虽然我们追求卓越,但我们并不要求您做到十十美,因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下,我们服务器已经记录所有的翻译,因此您不必担心会因为您失误遭到无法挽回破坏。

    19620

    GNN落地不再难,一文总结高效GNN和可扩展图表示学习最新进展

    但是,这种方法最大问题在于:与样本独立机器学习标准数据集不同,网络数据关系结构会在样本之间产生统计依赖性。 因此,要确保子图保留完整图语义以及为训练 GNN 提供可靠梯度并不是一件简单事情。 如何设计同时保留图语义和梯度信息采样程序? 可能采样方案包括统一节点 / 边缘采样以及随机游走采样。然而,由于上一节中强调可靠性问题(语义和梯度信息),与在图上训练相比,子采样方法可能会限制模型性能。 他们将这种方法称为局部结构保留 (LSP),因为它鼓励学生模仿教师节点嵌入空间中存在直接邻居成对相似性。 DegreeQuant 旨在通过巧妙地将基础数据结构整合到量化过程中来缓解这一问题:他们表明,具有许多邻居(度数较高)节点会导致 QAT 期间不稳定,并建议在执行 QAT 时随机屏蔽度数较高节点

    30720

    Redis 运维实战 第01期:Redis 复制

    定时删除:Redis 主节点内部定时任务会循环采样一定数量键,当发现采样键过期时,执行 del 命令,之后再同步给节点,如果此时有大量键超时时,主节点采样删除速度跟不上过期速度,且主节点没有读取过期键操作 3.3 量复制 Redis 2.8 以前版本,只支持量复制,如果出现网段闪断等情况,都需要重新进行量复制,这会对主节点和网络造成很大开销。 3.4 复制风暴 复制风暴一种情况是:一个主节点有多个节点时,当主节点重启后,节点会发起量复制流程,根据上面讲复制原理,主节点会创建 RDB 快照,而其他节点将共享这一份快照(Redis 在这里做了优化 ,防止创建多个快照)。 此时,可能会出现这个主节点同时向多个节点发送 RDB 快照,可能会把主节点所在机器网卡流量跑满,从而导致主从延迟或者中断等问题。解决办法是减少主节点挂载节点数量,或者采用树状复制结构

    13130

    关注

    腾讯云开发者公众号
    10元无门槛代金券
    洞察腾讯核心技术
    剖析业界实践案例
    腾讯云开发者公众号二维码

    相关产品

    • TDSQL MySQL 版

      TDSQL MySQL 版

      分布式数据库 TDSQL MySQL版是腾讯打造的一款分布式数据库产品,具备强一致高可用、全球部署架构、分布式水平扩展、高性能、企业级安全等特性,同时提供智能 DBA、自动化运营、监控告警等配套设施,为客户提供完整的分布式数据库解决方案。目前 TDSQL 已经为超过500+的政企和金融机构提供数据库的公有云及私有云服务,客户覆盖银行、保险、证券、互联网金融、计费、第三方支付、物联网、互联网+、政务等领域。TDSQL MySQL 版亦凭借其高质量的产品及服务,获得了多项国际和国家认证,得到了客户及行业的一致认可。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券