需求:
階乘:也是數學裡的一個術語;階乘指從1乘以2乘以3乘以4一直乘到所要求的數;在表達階乘時,就使用“ !如h階乘,表示為h!;階乘一般很難計算,因為積都很大。
提問:求1+2!+3!+...+20!的和
實作環境:python3
編輯器:pycharm
分析:1、階乘的計算就是比較麻煩的一部分,用遞迴函數實作是比較好的方案,先定義一個遞迴函數實作求階乘功能。
def recursion(n): '定义递归函数实现求阶乘功能' if n==1: return 1 else: return n*recursion(n-1)
2、求和思路,可以直接求和,也可以定義一個列表將for遍歷遍歷得到的階乘結果追加到列表,然後使用sum()函數求和。
sum_0=0 print("for循环直接调用递归函数求和".center(80,"*")) #显示效果明显 for i in range(1,21): sum_0 +=recursion(i) print(sum_0) 列表求和方案: list=[] #定义一个空的列表,将调用递归函数生成的阶乘值追加到列表 print("将1-20的阶乘写入列表,使用sum函数求和".center(80,"*")) #显示效果明显 for i in range(1,21): list.append(recursion(i))# 将调用递归函数生成的阶乘值追加到列表 print(sum(list)) #列表求和
兩者程式碼行數一樣多都可以實現其功能。
使用知識要點:遞迴函數 for循環 range()函數等。
完整原始碼以及結果:
#/usr/bin/env python #_*_coding:utf-8_*_ def recursion(n): '定义递归函数实现求阶乘功能' if n==1: return 1 else: return n*recursion(n-1) list=[] #定义一个空的列表,将调用递归函数生成的阶乘值追加到列表 print("将1-20的阶乘写入列表,使用sum函数求和".center(80,"*")) #显示效果明显 for i in range(1,21): list.append(recursion(i))# 将调用递归函数生成的阶乘值追加到列表 print(sum(list)) #列表求和 sum_0=0 print("for循环直接调用递归函数求和".center(80,"*")) #显示效果明显 for i in range(1,21): sum_0 +=recursion(i) print(sum_0) 结果: *****************************将1-20的阶乘写入列表,使用sum函数求和***************************** 2561327494111820313 ********************************for循环直接调用递归函数求和********************************* 2561327494111820313
經過驗證兩者都可以實現基本的功能,但是未測試更大資料量的計算。
以上是python程式碼之階乘求和的方法的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

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