阶乘符号相关知识
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JavaScript学习笔记-对阶乘的理解之前看到阶乘的时候,总是比较糊涂,不知道结果是怎样算出来。我今天对阶乘的步骤进行了拆解,发现也挺容易理解的。 先看一下阶乘的代码: function factorial(num){ if(num<=1){ return 1; }else{ return num * factorial(num-1); } } 为了方便,我们选一个比较小的数字来执行 factorial(3); //6 首先,第一步执行的时候,先检查传入的num的值是否符合<=1的条件,num值为3,显然不符合,所以返回的值为 3 x factorial(num-1),我们把第一次执行的结果简写为 3 x fun;
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一,输入一个整数算阶乘!float num; int sum=1 ; printf("请输入一个数算其阶乘:"); scanf("%f", &num); int input = (int)num; if ((num-input)==0) { if (input == 0 || input == 1) { printf("阶乘为:1"); } else { for (int i = 1; i <= input; i++) { sum = sum * i; } printf("阶乘为:%d\n", sum); } }else{ printf("请输入一个整数!"); }首先输入数需要考虑整数和浮点数,先令初始状态输入数为浮点类型。将输入数强制转化成整型,int型只取整数部分,输入数与整数部分相减==0既为输入的是整数,若非0则提示输入一个整数!先排除输入的整数为0和1的情况,此时两个数的阶乘为1,为特殊值,单独输出。算阶乘则利用for循环,i=1;i<=input;(input为
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递归 阶乘递归,就是在计算中自己不断引用自己 递,可以理解成传递参数,滚雪球一样不断传递 归,就是传送的终止,没有归,运算就不会停止 阶乘,就是123... 即n!=123..n 用递归方式表达就是n!=(n-1)!×n function fac(n){ if(n==0) return 1; else return fac(n-1)*n; } console.log(fac(8)); // 40320 (1*2*3*4*
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递归 阶乘递归,就是在计算中自己不断引用自己 递,可以理解成传递参数,滚雪球一样不断传递 归,就是传送的终止,没有归,运算就不会停止 阶乘,就是123... 即n!=123..n 用递归方式表达就是n!=(n-1)!×n function fac(n){ if(n==0) return 1; else return fac(n-1)*n; } console.log(fac(8)); // 40320 (1*2*3*4*
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- 5.2 计算阶乘 var num = 4;var result = 1;var i;for (i = num; i > 1; i--) { result = result * i;}console.log(result); // 输出:24阶乘是所有小于及等于某一数的正整数的积,如4的阶乘,在数学中表示为4!,结果为4 * 3 * 2 * 1。在代码中,就可以用一个变量来保存每次做乘法的结果,如 4 的阶乘,就可以用变量result记录结果,初始值为 1,循环可以从 4 循环到 1,每次将循环到的值乘以result,循环结束后就可以得到结果。
- 2.2 运算符 2.2.1 四则运算符四则运算符是理工运算中的基础,主要包含加减乘除和绝对值运算。实例 3:四则运算符号汇总。加法符号:$x+y=z$ 减法符号:$x-y=z$ 加减符号:$x \pm y=z$ 减加符号:$x \mp y=z$ 叉乘符号:$x \times y=z$ 点乘符号:$x \cdot y=z$ 星乘符号:$x \ast y=z$ 除法符号:$x \div y=z$ 斜除符号:$x/y=z$ 分式1:$\frac{x+y}{y+z}$ 分式2:${x+y} \over {y+z}$ 绝对值:$|x+y|$ 其渲染效果如下:2.2.2 逻辑运算符实例 4:逻辑运算符号汇总。等于符号:$x+y=z$ 大于符号:$x+y>z$ 小于符号:$x+y<z$ 大于等于符号:$x+y \geq z$ 小于等于符号:$x+y \leq z$ 不等于符号:$x+y \neq z$ 不大于等于符号:$x+y \ngeq z$ 不大于等于符号:$x+y \not\geq z$ 不小于等于符号:$x+y \nleq z$ 不小于等于符号:$x+y \not\leq z$ 约等于符号:$x+y \approx z$ 恒定等于符号:$x+y \equiv z$ 其渲染效果如下:2.2.3 高等运算符实例 5:高等运算符号汇总。平均数符号:$\overline{xyz}$ 开二次方符号:$\sqrt x$ 开方符号:$\sqrt[3]{x+y}$ 对数符号:$\log(x)$ 极限符号:$\lim^{x \to \infty}_{y \to 0}{\frac{x}{y}}$ 极限符号:$\displaystyle \lim^{x \to \infty}_{y \to 0}{\frac{x}{y}}$ 求和符号:$\sum^{x \to \infty}_{y \to 0}{\frac{x}{y}}$ 求和符号:$\displaystyle \sum^{x \to \infty}_{y \to 0}{\frac{x}{y}}$ 积分符号:$\int^{\infty}_{0}{xdx}$ 积分符号:$\displaystyle \int^{\infty}_{0}{xdx}$ 微分符号:`\partial`,如:$\frac{\partial x}{\partial y}$ 矩阵符号:$\left[ \begin{matrix} &1 &2 &\cdots &4 &5 &6 &\cdots &8\\ &\vdots &\ddots &\cdots &13 &14 &15 &\cdots &16\end{matrix} \right]$其渲染效果如下:
- 2.1 加减乘除 在 TensorFlow 之中,我们可以使用内置的四则运算函数进行操作:tf.add:进行张量的加法;tf.subtract:进行张量的减法;tf.multiply:进行张量的乘法;tf.divid:进行张量的除法。以乘法为例,我们可以看一下使用方法:x1 = tf.constant([1, 3, 5])x2 = tf.constant([1, 3, 5])y = tf.multiply(x1, x2)print(y)我们可以得到如下结果:tf.Tensor([ 1 9 25], shape=(3,), dtype=int32)由此我们可以得到两个张量相乘的结果。但是 TensorFlow 已经对四则运算进行了重载,因此我们可以直接使用 + - * / 符号进行运算,比如:y = x1 * x2也可以得到相同的结果。
- 1. 算数运算符 算数运算符是用来进行算数运算的符号,主要包含以下几个符号:运算符作用示例=赋值a=1+加法或者正号a+b, +a-减法或者负号a-b, -a*乘法a*b/除法a/b%取余数a%b++自加++a, a++–自减–a, a–
- 1. 算数运算符 运算符作用示例=赋值a=1+加法或者正号a+b, +a-减法或者负号a-b, -a*乘法a*b/除法a/b%取余数a%b++自加++a, a++- -自减- -a, a- -
- 递归求 5 的阶乘 Python 实现 def F(n): if n == 1: return 1 return n * F(n - 1)前两行的语句是递归终止条件,这个是必须要有的,而且必须是递归要能到达的。最后一个 n * F(n - 1) 正是递归调用自身,且每次递归的参数都会减少直到最后的终止条件结束。我们用示例图来演示下 F(5) 执行的递归过程,这样方便我们理解递归调用。计算F(5)的递归调用递归算法动态示意图:从上面的示意图可以看到,递归的思想就是在不停调用本身往下执行,直到终止条件达到然后再回推结果。递归带来的好处非常明显,就是减少代码,让代码看起来简洁明了。假如我们要使用非递归算法来求解 n 的阶乘,代码如下:def F_no_recursive(n): s = 1 for i in range(1, n + 1): s = s * i return s可以看到,递归代码相比不使用递归的代码少了 for 循环,并且递归的代码看起来会比较简洁和清楚,这在二叉树的问题中会体现的非常明显。
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