在数学中，由n！表示的非负整数n的阶乘是所有小于或等于n的正整数的乘积。
以下代码片段无法在 N := big.NewInt(n) 上编译，并出现以下错误： 不能在参数中使用 n（int 类型的变量）作为 int64 值 大新整数 func 阶乘(n int)...
Golang：如何将变量/参数传递给big.NewInt()
我是 Go 新手，以下代码片段无法在 N := big.NewInt(n) 上编译，并出现以下错误： 不能在参数中使用 n（int 类型的变量）作为 int64 值 大新整数 夫...
难以使用以下方法提出解决方案： 迭代/控制流和 积累。 不仅仅是一个解决方案，更希望得到带有提示和解释的答案。 def 下落(n, k):...
我有一个表，其中包含 memberID 和 10 个活动作为列，每个活动都有 1、0 标识该成员是否属于该活动的一部分。成员可以参与多个活动。 有没有 SQL 查询可以查找...
我正在尝试对 R 的 2*2 因素（“性别”、“阿凡达”，两个受试者间因素）进行阶乘方差分析测试，但它一直显示错误 形式参数“之间”与多个实际参数匹配
我有一个包含以下几行的Python代码： # 泊松模型 lambda_param = 3.0 x_model = numpy.linspace(0, 10, num=10) y_model = numpy.zeros(10) 索引 = 0 对于 x_model 中的 x： y_模型[...
第一个函数需要获取数字并将其传递回主函数，然后需要将该值传递到第二个函数，该函数计算阶乘并将该值传递回主函数...
a=1 for _ in range(int(input("输入："))): a=a*(_+1);打印（一） 此代码执行阶乘并在过程进行时打印值。 输入 5 将打印： 1 2 6 24 120 这需要...
我的代码 导入系统 数字=int(sys.argv[1]) 如果数字 == 0 事实=1 别的 事实=数字 对于 (x=1;x 我的代码 import sys number=int(sys.argv[1]) if number == 0 fact=1 else fact=number for (x=1; x<number; x++) fact*=x; // mistake probably here print fact 我收到错误 File "factorial.py", line 5 if number == 0 ^ SyntaxError: invalid syntax 如何在Python中创建阶乘函数？ 您的错误所在的行应该显示为 if number == 0: 注意末尾的冒号。 此外，您需要在 else 和 for 之后添加相同的冒号。冒号的工作方式与其他语言中的 {} 类似。 最后，这不是 Python 中 for 循环的工作方式。您想要使用该列表的代码是 for x in range(1,number): 如果你把它放在 C 风格语言中，这将与你编写的内容具有相同的效果。 编辑：哎呀，我给出的 for 循环是错误的，它会包含 0。我更新了代码来纠正这个问题。 我知道您可能出于教育原因而尝试自己实现这一点。 但是，如果没有，我建议使用 math 模块内置阶乘函数（注意：需要 python 2.6 或更高版本）： >>> import math >>> math.factorial(5) 120 这个模块是用 C 编写的，因此，它比用 python 编写要快得多。 （不过，如果您不计算大阶乘，那么无论如何它都不会太慢）。 这是您的代码，已修复并正在运行： import sys number = int(sys.argv[1]) fact = 1 for x in range(1, number+1): fact *= x print fact （阶乘零是一，对于任何不知道的人 - 我必须查一下。8-） if、else、for等后面需要冒号，并且for在Python中的工作方式与C不同。 Mark Rushakoff 的fact(n) 函数效率如此之高的原因是他错过了reduce() 函数。因此它实际上从未进行过计算。 更正了它的内容（我明白了）： import operator, timeit, math # def fact1(n): return reduce(lambda x,y: x*y, range(1,n+1),1) def fact1x(n): return reduce(lambda x,y: x*y, xrange(1,n+1),1) def fact2(n): return reduce(operator.mul , range(1,n+1),1) def fact2x(n): return reduce(operator.mul , xrange(1,n+1),1) # def factorialtimer(): for myfunc in [ "fact1", "fact1x", "fact2", "fact2x" ]: mytimer = timeit.Timer(myfunc+"(1500)", "from __main__ import "+myfunc) print("{0:15} : {1:2.6f}".format(myfunc, mytimer.timeit(number=1000))) mytimer = timeit.Timer("factorial(1500)", "from math import factorial") print("{0:15} : {1:2.6f}".format("math.factorial", mytimer.timeit(number=1000))) 1500！、1000x 的结果输出： fact1 : 3.537624 fact1x : 4.448408 fact2 : 4.390820 fact2x : 4.333070 math.factorial : 4.091470 是的，我已经检查过它们都产生相同的值！ 我不明白为什么 lambda xrange 比 lambda range 差这么多。嗯。 版本： PythonWin 2.6.2（r262：71605，2009 年 4 月 14 日，22:40:02）[MSC v.1500 32 位（英特尔）] 在 win32 上。 嗯......重新运行它时，我得到了更可信的东西 fact1 : 7.771696 fact1x : 7.799568 fact2 : 7.056820 fact2x : 7.247851 math.factorial : 6.875827 在 Python 2.6.5 上（r265:79063，2010 年 6 月 12 日，17:07:01）[GCC 4.3.4 20090804（发布）1] 在 cygwin 上： fact1 : 6.547000 fact1x : 6.411000 fact2 : 6.068000 fact2x : 6.246000 math.factorial : 6.276000 真的是在噪音中，不是吗？ 这是一个你几乎想要的函数阶乘： >>> def fact(n): return reduce (lambda x,y: x*y, range(1,n+1)) ... >>> fact(5) 120 它不适用于fact(0)，但你可以在fact范围之外担心:) Masi 询问函数式风格是否比 Richie 的实现更高效。根据我的快速基准测试（令我惊讶的是！），是的，我的速度更快。但我们可以做一些改变。 首先，我们可以按照另一条评论中的建议将 lambda x,y: x*y 替换为 operator.mul。 Python 的 lambda 运算符带来了不小的开销。其次，我们可以用 xrange 代替 range。 xrange 应该在线性空间中工作，根据需要返回数字，而 range 一次创建整个列表。 （然后请注意，对于过大的数字范围，您几乎肯定必须使用 xrange） 所以新的定义变成： >>> import operator >>> def fact2(n): return reduce(operator.mul, xrange(1,n+1)) ... >>> fact2(5) 120 令我惊讶的是，这实际上导致了性能下降。以下是 Q&D 基准： >>> def fact(n): return (lambda x,y: x*y, range(1,n+1)) ... >>> t1 = Timer("fact(500)", "from __main__ import fact") >>> print t1.timeit(number = 500) 0.00656795501709 >>> def fact2(n): return reduce(operator.mul, xrange(1,n+1)) ... >>> t2 = Timer("fact2(500)", "from __main__ import fact2") >>> print t2.timeit(number = 500) 0.35856294632 >>> def fact3(n): return reduce(operator.mul, range(1,n+1)) ... >>> t3 = Timer("fact3(500)", "from __main__ import fact3") >>> print t3.timeit(number = 500) 0.354646205902 >>> def fact4(n): return reduce(lambda x,y: x*y, xrange(1,n+1)) ... >>> t4 = Timer("fact4(500)", "from __main__ import fact4") >>> print t4.timeit(number = 500) 0.479015111923 >>> def fact5(n): ... x = 1 ... for i in range(1, n+1): ... x *= i ... return x ... >>> t5 = Timer("fact5(500)", "from __main__ import fact5") >>> print t5.timeit(number = 500) 0.388549804688 这是我的 Python 版本，以防有人想要交叉检查我的结果： Python 2.6.2 (release26-maint, Apr 19 2009, 01:56:41) [GCC 4.3.3] on linux2 真的，最简单的选择是： def factorial(n): x = n for j in range(1, n): x = j*x return x 是的，不知何故，它有效。 你怎么想不到这一点？我不知道。 一个for循环和乘法器，真正简单是最好的方法，对吗？ 编辑：哦，等等，我们正在以最高效的方式工作？哦哦...... 我的猜测，可能会有帮助 def recursive_fact(x :int)->int: if x == 0: yield 1 yield x * next(recursive_fact(x-1)) 和结果 print(list(recursive_fact(6)))
使用装饰器通过列表查找数字的阶乘 定义阶乘(n)： 如果 n<1: return 1 else: f=[0]*(n+1) #creation of the array/list# f[0]=1 ...
我正在编写一个程序，打印出帕斯卡三角形的行，它最多可以打印到第 14 行，其中的值为 13。我已将问题范围缩小到我所做的选择函数.. .
请帮助我理解为什么我会得到#VALUE！在 VBA 中使用以下 UDF 在 Excel 中出错？ 我查了这个 VBA 代码，它应该计算任何大小的数字的阶乘，包括......
在大多数情况下，递归函数使用的内存是 C 中迭代函数的两倍吗？
//递归实现： int 阶乘结果(int n) { 如果（n==0）{ 返回1； } 别的 { 返回阶乘结果(n - 1) * n; } } // 迭代实现： 整数
我实现了一个带有重载 NOT 运算符的 Integer 类，如下所示： #ifndef INTEGER_H #定义INTEGET_H 模板 T阶乘(T t) { 如果（t==1） 返回 1...
我需要解决这个问题，但我一直在获取因素，但我需要做的是...... 正数 n 是连续因子的当且仅当它具有因子 i 和 j，其中 i > 1，j >...
我在数据框中有因子变量。我希望其中一些是有序的（例如教育），而另一些是无序的（例如性）。 我创建了一些变量，并且创建了一些变量
为什么 log(n!) 是 O(nlog(n)) 而不是 O(log(n!))
我明白这里的数学 嗯！ < n^n. But why can't O(log(n!)) simply be just O(log(n!))? Why is there a need, given f(n) ~ O(g(n)), f(n) != g(n) is a must ? I repeatedly see the pattern in tex...
#功能 默认事实(x)： 一个= 1 b = 1 如果 x == 0： 一个= 1 如果 x < 0: print('enter valid whole number!') if x > 0： 而 b < x: a = a * b ...
我在这里使用Python。我查了一下 return 1 和 return 0 的区别，它说 0 表示 True，1 表示 False。 0 表示函数运行成功，1 表示有错误或
我正在尝试在Python中实现一个递归函数来计算阶乘，但是我在代码中遇到了一些问题。当我输入正整数时，该函数没有返回正确的