- android - 多次调用 OnPrimaryClipChangedListener
- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
所以我必须用以下方法来近似 Pi:4*(1-1/3+1/5-1/7+1/9-...)。它也应该基于迭代次数。所以函数应该是这样的:
>>> piApprox(1)
4.0
>>> piApprox(10)
3.04183961893
>>> piApprox(300)
3.13825932952
但它是这样工作的:
>>> piApprox(1)
4.0
>>> piApprox(10)
2.8571428571428577
>>> piApprox(300)
2.673322240709928
我做错了什么?这是代码:
def piApprox(num):
pi=4.0
k=1.0
est=1.0
while 1<num:
k+=2
est=est-(1/k)+1/(k+2)
num=num-1
return pi*est
最佳答案
这就是您要计算的内容:
4*(1-1/3+1/5-1/5+1/7-1/7+1/9...)
您可以通过在循环末尾添加 k += 2
来修复它:
def piApprox(num):
pi=4.0
k=1.0
est=1.0
while 1<num:
k+=2
est=est-(1/k)+1/(k+2)
num=num-1
k+=2
return pi*est
此外,您计算迭代次数的方式也是错误的,因为您同时添加了两个元素。
这是一个更简洁的版本,它返回您期望的 10 次和 300 次迭代的输出:
def approximate_pi(rank):
value = 0
for k in xrange(1, 2*rank+1, 2):
sign = -(k % 4 - 2)
value += float(sign) / k
return 4 * value
下面是相同的代码,但更紧凑:
def approximate_pi(rank):
return 4 * sum(-float(k%4 - 2) / k for k in xrange(1, 2*rank+1, 2))
关于Python Pi 近似,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/28699577/
所以我必须用以下方法来近似 Pi:4*(1-1/3+1/5-1/7+1/9-...)。它也应该基于迭代次数。所以函数应该是这样的: >>> piApprox(1) 4.0 >>> piApprox(1
输入:图 G 输出:多个独立集,使得一个节点对所有独立集的成员资格是唯一的。因此,节点与它自己的集合中的任何节点都没有连接。这是一个示例路径。 由于这里需要澄清,因此再次改写: 将给定的图划分为多个集
我已经使用查找表和低阶多项式近似实现了定点 log2 函数,但对整个 32 位定点范围 [-1,+1) 的准确度不太满意。输入格式为 s0.31,输出格式为 s15.16。 我在这里发布这个问题,以便
大多数拥有CS学位的人当然会知道Big O stands for是什么。 它可以帮助我们评估算法的可扩展性。 但是我很好奇,您如何计算或估算算法的复杂性? 最佳答案 我会尽力在这里简单地解释它,但要注
我的目标是近似二项式变量总和的分布。我使用以下纸张The Distribution of a Sum of Binomial Random Variables作者:肯·巴特勒和迈克尔·斯蒂芬斯。 我想
我知道有方法 approximate cubic Bezier curves ( this page 也是一个很好的引用),但是有没有更快的方法来逼近 N 次贝塞尔曲线?还是只能使用下面的概括? 来自
大多数拥有CS学位的人当然会知道Big O stands for是什么。 它有助于我们评估算法的可扩展性。 但是我很好奇,您如何计算或估算算法的复杂性? 最佳答案 我会尽力在这里简单地解释它,但要注意
我是 C++ 和编码本身的初学者,所以请原谅任何词汇错误。我找不到这个具体问题,但在互联网上找到了类似的问题,但我仍然很难获得我需要的结果。 所以我使用莱布尼茨公式来近似 pi,即: pi = 4 ·
有多种方法可以通过显示名称查找联系人。例如这个答案Android - Find a contact by display name 但是我需要找到模糊匹配的联系人。例如如果找不到“Kim”,我需要返回
我一直在尝试使用以下代码使用级数表示来近似 e 以获得尽可能多的精度数字,但无论我计算多少项,精度数字的数量似乎都保持不变。即: 2.718281984329223632812500000000000
大多数拥有CS学位的人当然会知道Big O stands for是什么。 它可以帮助我们评估算法的可扩展性。 但是我很好奇,您如何计算或估算算法的复杂性? 最佳答案 我会尽力在这里简单地解释它,但要注
大多数拥有CS学位的人当然会知道Big O stands for是什么。 它可以帮助我们评估算法的可扩展性。 但是我很好奇,您如何计算或估算算法的复杂性? 最佳答案 我会尽力在这里简单地解释它,但要注
大多数拥有计算机科学学位的人肯定知道什么是Big O stands for。 它有助于我们衡量一个算法的实际效率,如果您知道在what category the problem you are try
大多数拥有计算机科学学位的人肯定知道什么是Big O stands for。 它有助于我们衡量一个算法的实际效率,如果您知道在what category the problem you are try
我做了很多随机的数学程序来帮助我完成作业(合成除法是最有趣的),现在我想反转一个激进的表达式。 例如,在我方便的 TI 计算器中我得到 .2360679775 好吧,我想将该数字转换为等效的无理数表达
我可以通过 CPU 分析器看到,compute_variances() 是我项目的瓶颈。 % cumulative self self total
大多数拥有 CS 学位的人肯定知道什么 Big O stands for . 它帮助我们衡量算法的可扩展性。 但我很好奇,你如何计算或近似算法的复杂性? 最佳答案 我会尽我所能用简单的术语在这里解释它
这是迄今为止我的代码, from math import * def main(): sides = eval(input("Enter the number of sides:"))
关闭。这个问题是not reproducible or was caused by typos .它目前不接受答案。 这个问题是由于错别字或无法再重现的问题引起的。虽然类似的问题可能是on-topi
大多数拥有 CS 学位的人肯定知道什么 Big O stands for . 它帮助我们衡量算法的扩展性。 但我很好奇,你如何计算或近似算法的复杂性? 最佳答案 我会尽我所能用简单的术语在这里解释它,
我是一名优秀的程序员,十分优秀!