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定义调用函数fact(k)计算k阶乘

在C语言学习过程中,其实最好提升能力方式就是刷题,能够在题海中正真锻炼自己逻辑思维能力动手能力,所以先来看看下面这题陶冶陶冶情操。 题目描述 编写程序,输入一个正整数n,求下列算式值。...要求定义调用函数fact(k)计算k阶乘,函数返回值类型是double。 1+1/2+ .... +1/n! 输出保留5位小数。...样例输入 5 样例输出 sum=1.71667 解题思路以及注意事项: 定义fact()函数for()循环计算阶乘,然后传值回到主函数。 也可以定义全局变量。 for()函数计算很多阶乘。...double fact(int n){ int i; double item=1; for(i=1;i<=n;i++){ item*=i; } return item; } 不要因为刷题枯燥无味就放弃了...,有些朋友选择不思考直接看别人题解,或者仅仅为了高正确率而复制粘贴别人题解,这些做法都是不可取,所谓吃苦中苦,方为人上人,当一道难题被攻破时候是不是也会激动万分呢!!!

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如何花式计算20阶乘

随便来看一个高赞回答是怎么写: 这个其实还算比较简单,没啥难度,还有更晦涩: 这个乍一看根本看不懂在写啥,当然平时也很少会写这种晦涩代码。 CUDA花式整活!...今天我就教大家用CUDA来计算一下20阶乘,就当作是CUDA一个入门例子。...但是由于CUDA只提供了加法减法原子操作(atomicAddatomicSub),所以得自己实现乘法原子操作atomMul,利用是atomicCAS操作,也就是compare and swap...,如果目标地址元素待比较元素相同,就进行元素交换,否则不进行任何操作。...感谢@NekoDaemon老哥提供优化建议,只需要在计算时候根据线程号计算对应乘积元素就行,但是线程数仍然需要分配32个。

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PowerBI DAX 计算阶乘方法

非常碰巧,在最近几个项目中都遇见计算阶乘情况,主要是计算排列组合数时候会用到阶乘。 理论 PowerBI DAX 中默认是没有计算阶乘函数。...这里给出一种在PowerBI DAX 中计算阶乘方法。 在数学定义中,对阶乘定义是这样: N ! = 如果 N = 0 , N ! = 1; 否则 N = N × ( N - 1 ) !...这是一个使用递归经典场景。 可惜是,PowerBI DAX并不支持阶乘阶乘另一种计算方式是可以直接进行计算。例如: N !...PowerBI 实现效果 PowerBI实现效果如下: 阶乘可视化 在学习理论时候,我们都知道如果一个数列呈现阶乘 如果我们直观对比x平方,2x次方与x阶乘,可以看出: 随着N增长,阶乘增长是很恐怖...小结 本案例使用参数灵活地实现了N阶乘,也许在需要时候就可以用了。

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JS变量类型计算

题目 1.JS使用typeof能得到哪些类型 2.=== == 选择 3.JS中有哪些内置函数 4.JS变量按存储方式分为哪些类型,并描述其特点 5.如何理解JSON 值类型引用类型 值类型(...把a赋值给b是在栈中重新开辟一块空间存储还是相同对象引用地址,ab存储地址相同,指向对象也相同。当对象值发生改变时,两者会同时改变。...window.abc //true nullundefined区别 null:是被赋值过对象,刻意把一个对象赋值为null,故意表示其为空,不应有值,所以对象为null是正常,typeof...} JS中有哪些内置函数 单纯作为语言来说,不考虑node浏览器web Object Array Boolean Number String Function Date RegExp Error 内置对象...:Math,JSON JS变量按存储方式分为哪些类型,并描述其特点 值类型何引用类型 如何理解JSON JSON是JS一个内置对象 区别 JS对象 {x:10} JSON对象 {'x':10} JSON

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Python+tensorflow计算整数阶乘方法与局限性

import tensorflow as tf # 创建变量,保存计算结果 start = tf.Variable(1, dtype=tf.int64) # 初始化变量op init_op = tf.global_variables_initializer...# 创建常量 t = tf.constant(i,dtype=tf.int64) # 创建乘法op重新赋值op new_value = tf.mul(start...5483646897237262336 28 : -5968160532966932480 29 : -7055958792655077376 30 : -8764578968847253504 可以看出,当整数大于20之后,阶乘计算结果就不对了...,这是因为tensorflow变量类型常量类型设置为tf.int64原因,很遗憾似乎这已经是tensorflow极限了,毕竟实现机制与Python并不一样,不能像Python一样表示任意大小数字...下面的纯Python代码则不会有任何问题,当然还可以支持更大整数阶乘,大家可以自行试验。

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