1.5C语言 双曲正弦函数(*) 优化麦克劳林公式

2024-01-05 18:36

本文主要是介绍1.5C语言 双曲正弦函数(*) 优化麦克劳林公式,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一.传统算法

#include<stdio.h>
#include<math.h>
int jc(int x);
int main(){double x,eps,y=0.0;scanf("%lf%lf",&x,&eps);int de=1,i=1;double item=1.0;while(fabs(item)>=eps){item=pow(x,i)/jc(de);i+=2;y+=item;}printf("%.6f\n",y);
}
int jc(int x){int i,result;result=1;for(i=1;i<=x;i++){result*=i;}return result;
}

缺点:每次循环都要重新计算一遍分母等,大大拖缓了运行速度

二优化算法.

#include<stdio.h>
#include<math.h>
int main()
{double x,eps,i=3,y,item;scanf("%lf%lf",&x,&eps);y=x;item=x;while(fabs(item)>=eps){item=item*x*x/i/(i-1);i+=2;y+=item;}printf("%.6f\n",y);return 0;
}

分母为1357...等的阶乘,只需每次循环中乘以i与i-1即可,同理分子也会继承上一次循环的值,只用乘以两个x即可,由于第一项x没加,可以把他赋值给y,这样就可以大大加快运行速率

这篇关于1.5C语言 双曲正弦函数(*) 优化麦克劳林公式的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/573777

相关文章

Vue3 的 shallowRef 和 shallowReactive:优化性能

大家对 Vue3 的 ref 和 reactive 都很熟悉,那么对 shallowRef 和 shallowReactive 是否了解呢? 在编程和数据结构中,“shallow”(浅层)通常指对数据结构的最外层进行操作,而不递归地处理其内部或嵌套的数据。这种处理方式关注的是数据结构的第一层属性或元素,而忽略更深层次的嵌套内容。 1. 浅层与深层的对比 1.1 浅层(Shallow) 定义

HDFS—存储优化(纠删码)

纠删码原理 HDFS 默认情况下,一个文件有3个副本,这样提高了数据的可靠性,但也带来了2倍的冗余开销。 Hadoop3.x 引入了纠删码,采用计算的方式,可以节省约50%左右的存储空间。 此种方式节约了空间,但是会增加 cpu 的计算。 纠删码策略是给具体一个路径设置。所有往此路径下存储的文件,都会执行此策略。 默认只开启对 RS-6-3-1024k

使用opencv优化图片(画面变清晰)

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化,使其看起来更清晰,同时保持尺寸不变,通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多,主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器:相机传

hdu1171(母函数或多重背包)

题意:把物品分成两份,使得价值最接近 可以用背包,或者是母函数来解,母函数(1 + x^v+x^2v+.....+x^num*v)(1 + x^v+x^2v+.....+x^num*v)(1 + x^v+x^2v+.....+x^num*v) 其中指数为价值,每一项的数目为(该物品数+1)个 代码如下: #include<iostream>#include<algorithm>

MySQL高性能优化规范

前言:      笔者最近上班途中突然想丰富下自己的数据库优化技能。于是在查阅了多篇文章后,总结出了这篇! 数据库命令规范 所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割 所有数据库对象名称禁止使用mysql保留关键字(如果表名中包含关键字查询时,需要将其用单引号括起来) 数据库对象的命名要能做到见名识意,并且最后不要超过32个字符 临时库表必须以tmp_为前缀并以日期为后缀,备份

科研绘图系列:R语言扩展物种堆积图(Extended Stacked Barplot)

介绍 R语言的扩展物种堆积图是一种数据可视化工具,它不仅展示了物种的堆积结果,还整合了不同样本分组之间的差异性分析结果。这种图形表示方法能够直观地比较不同物种在各个分组中的显著性差异,为研究者提供了一种有效的数据解读方式。 加载R包 knitr::opts_chunk$set(warning = F, message = F)library(tidyverse)library(phyl

透彻!驯服大型语言模型(LLMs)的五种方法,及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展,大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用,随着人们期望的不断增加,目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里,人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶,转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构(例如Transformer)对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到,它包含了大量的先验

SWAP作物生长模型安装教程、数据制备、敏感性分析、气候变化影响、R模型敏感性分析与贝叶斯优化、Fortran源代码分析、气候数据降尺度与变化影响分析

查看原文>>>全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用 SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型,它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用;是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程,使其能够精确的模拟土壤中水分的运动,而且耦合了WOFOST作物模型使作物的生长描述更为科学。 本文让更多的科研人员和农业工作者

hdu 4565 推倒公式+矩阵快速幂

题意 求下式的值: Sn=⌈ (a+b√)n⌉%m S_n = \lceil\ (a + \sqrt{b}) ^ n \rceil\% m 其中: 0<a,m<215 0< a, m < 2^{15} 0<b,n<231 0 < b, n < 2^{31} (a−1)2<b<a2 (a-1)^2< b < a^2 解析 令: An=(a+b√)n A_n = (a +

C++操作符重载实例(独立函数)

C++操作符重载实例,我们把坐标值CVector的加法进行重载,计算c3=c1+c2时,也就是计算x3=x1+x2,y3=y1+y2,今天我们以独立函数的方式重载操作符+(加号),以下是C++代码: c1802.cpp源代码: D:\YcjWork\CppTour>vim c1802.cpp #include <iostream>using namespace std;/*** 以独立函数