matlab求1-10的阶乘的函数源程序及算法解释。

       matlab求1-的源码源码用阶乘的函数源码如下：

       function p = factorial()

       p=1;

       for a=1:%设置要求的阶乘

       for i=1:a%循环遍历从1到a

           p=p*i;%遍历相乘

       end;//函数结束

       p%输出结果

       p=1;%p还原其初始值

       end

       end

程序运行结果如下：

扩展资料：

       C++实现求1到的阶乘之和，代码如下：

       #include<stdio.h>

       int main()

       {

        double a,分享分享b=1,sum=0;

        for(a=1;a<=;a++)

        {

         b = a*b; /* 原理:1！等于1乘以1，函数函数2！源码源码用真箱盲盒源码真箱盲盒源码等于1！分享分享乘以2，函数函数3！源码源码用等于2！分享分享乘以3，函数函数以此类推 ，源码源码用！分享分享等于9！函数函数乘以 */ 

         sum = sum+b; /* 依次将1到的源码源码用阶乘相加 */ 

        }

        printf("%lf\n",sum);

        return 0;

       }

       同理，如果求一个已知整数Number1到另一个已知整数Number2的阶乘之和，只需在代码里做以下修改和替换：

       #include<stdio.h>

       int main()

       {

        double a,b=1,sum=0;

        for(a=Number1;a<=Number2;a++)  /* 在此处用具体的值替换Number1和Number2，如求到的阶乘之和，只需在此处用替换Number1,替换Number2 */

        {

         b = a*b; 

         sum = sum+b; 

        }

        printf("%lf\n",sum);

        return 0;

       }

[按键精灵][老狼源码分享]----安卓生成多点找色特征

       用户遇见情况:

       在使用按键精灵进行安卓生成多点找色特征时，面临解析多点找色特征串的过程。

       在生成多点找色特征时，第一坐标无需体现在特征中。第二坐标开始的值（如x和y）减去第一坐标值（如x和y）分别得到-，这用于计算偏移量，并使用'|'作为分隔符。战狐网站源码

       多点找色特征串通常包含坐标获取的颜色值及对应的偏色数，如'1FC5F4-'和'D-'。

       代码一览：

       示例代码展示了如何调用函数获取特征并使用生成的特征进行坐标检测。

       使用`Dim`定义变量，调用`取多点特征`函数，获取颜色特征数据并存储在变量中。在`FindMultiColor`函数中，通过坐标检测找到指定颜色区域。

       详细代码逻辑如下：

       定义`Dim`变量用于存储参数和结果。

       使用`For`循环遍历坐标范围，获取每个点的颜色值。

       根据坐标是否为起始点，进行相应的处理，记录颜色值及偏色数。

       使用`Delay`延迟处理，避免过快的检测可能导致的问题。

       将结果整理并返回。

       使用`Function`定义`取多点特征`函数，完成多点特征的获取。

       使用`FindMultiColor`函数进行实际检测。

       代码演化：

       获取源码和命令素材推荐关注按键精灵论坛、知乎账号及公众号“按键精灵”。如有问题，欢迎在底部留言或私信。如何查看txt源码

       详细内容可参考链接： [老狼][源码分享]----安卓生成多点找色特征----遇见蔷薇泡沫() _ 集结令●英雄归来教程比武大赛 - 按键精灵论坛。

PHP7源码之array_unique函数分析

       以下源码基于 PHP 7.3.8

       array array_unique ( array array[,intarray[,intsort_flags = SORT_STRING ] ) (PHP 4 >= 4.0.1, PHP 5, PHP 7) array_unique — 移除数组中重复的值 参数说明： array：输入的数组。 sort_flag：（可选）排序类型标记，用于修改排序行为，主要有以下值： SORT_REGULAR - 按照通常方法比较（不修改类型） SORT_NUMERIC - 按照数字形式比较 SORT_STRING - 按照字符串形式比较 SORT_LOCALE_STRING - 根据当前的本地化设置，按照字符串比较。

       array_unique 函数的源代码在 /ext/standard/array.c 文件中。由于篇幅过长，完整代码不在这里贴出来了，可以参见 GitHub 贴出的源代码。

       定义变量

       首先是定义变量，array_unique 函数默认使用 PHP_SORT_STRING 排序，PHP_SORT_STRING 在 /ext/standard/php_array.h 头文件中定义。

       可以看到和开头PHP函数的sort_flag 参数默认的预定义常量 SORT_STRING 很像。

       compare_func_t cmp 这行代码没看懂，不清楚是做什么的。compare_func_t 在 /Zend/zend_types.h 中定义：应该是定义了一个指向int 型返回值且带有两个指针常量参数的函数指针类型，没有查到相关资料，先搁着，继续往下看。

       参数解析

       ZEND_PARSE_PARAMETERS_START(1, 2)，第一个参数表示必传参数个数，第二个参数表示最多参数个数，即该函数参数范围是充电线收钱源码 1-2 个。

       数组元素个数判断

       这段代码很容易看懂，当数组为空或只有 1 个元素时，无需去重操作，直接将array 拷贝到新数组 return_value来返回即可。

       分配持久化内存

       这一步只有当sort_type 为 PHP_SORT_STRING 时才执行。在下面可以看到调用 zend_hash_init 初始化了 array，调用 zend_hash_destroy 释放持久化的内存。

       设置比较函数

       进行具体比较顺序控制的函数指针是cmp，是通过向 php_get_data_compare_func 传入 sort_type 和 0 得到的，sort_type 也就是 SORT_STRING 这样的标记。

       php_get_data_compare_func 在 array.c 文件中定义（即与 array_unique 函数同一文件），代码过长，这里只贴出默认标记为 SORT_STRING 的代码：

       在前面的代码中，我们可以看到，cmp = php_get_data_compare_func(sort_type, 0); 的第二个参数，即参数 reverse 的值为 0，也就是当 sort_type 为 PHP_SORT_STRING 时，调用的是 php_array_data_compare_string 函数，即 SORT_STRING 采用 php_array_data_compare_string 进行比较。继续展开 php_array_data_compare_string 函数：

       可以得到这样一条调用链：

       string_compare_function 是一个 ZEND API，在 /Zend/zend_operators.c 中定义：

       可以看到，SORT_STRING 使用 zend_binary_strcmp 函数进行字符串比较。下面的代码是 zend_binary_strcmp 的实现（也在 /Zend/zend_operators.c 中）：

       上面的代码是比较两个字符串。也就是txt+听书++源码SORT_STRING 排序方式的底层实现是 C 语言的 memcmp，即它对两个字符串从前往后，按照逐个字节比较，一旦字节有差异，就终止并比较出大小。

       数组排序

       这段代码初始化一个新的数组，然后将值拷贝到新数组，然后调用zend_sort 排序函数对数组进行排序。排序算法在 /Zend/zend_sort.c 中实现，注释有这样一句话：

       Derived from LLVM's libc++ implementation of std::sort.

       这个排序算法是基于LLVM 的 libc++ 中的 std::sort 实现的，算是快排的优化版，当元素数小于等于时有特殊的优化，当元素数小于等于 5 时直接通过 if else 嵌套判断排序。代码就不贴出来了。

       数组去重

       回到array_unique 上，继续看代码：

       遍历排序好的数组，然后删除重复的元素。

       众周所知，快排的时间复杂度是O(nlogn)，因此，array_unique 函数的时间复杂度是O(nlogn)。array_unique 底层调用了快排算法，加大了函数运行的时间开销，当数据量很大时，会导致整个函数的运行较慢。

七爪源码：NumPy 简介：5 个非常有用的函数

       与数字作斗争？让 NumPy 解决问题。

       介绍

       NumPy 是为科学计算设计的 Python 包。它利用与数学分支相关的各种公式，如线性代数和统计学。数据科学和机器学习领域的专业人员可能对 NumPy 的了解不够深入，但 NumPy 的优势在于其数组操作速度比 Python 列表快。下面通过示例对比了 Python 列表和 NumPy 数组的执行时间。

       “我们为什么要间接使用 NumPy？”

       除非您专注于应用数学或统计学，否则您通常需要处理表格形式的数据，并使用 Pandas 库进行数据预处理。 Pandas 是一个在 Python 中提供高性能数据操作的开源库。它建立在 NumPy 的基础上，因此使用 Pandas 需要 NumPy。

       有用的 NumPy 函数

       1. np.argmax() 函数

       返回沿轴的最大值的索引。使用 np.argmax() 时，可以按 SHIFT+TAB 查看文档字符串以获取更多细节。

       例子：创建一个二维数组来查找数组的 argmax()。输出结果将显示最大值的索引。

       输出结果如下：

       将数组 a 作为参数传递给 np.argmax() 后，将得到以下输出。

       2. np.tensordot() 函数

       用于计算沿指定轴的张量点积。打开文档字符串查看该函数的示例。给定两个张量 a 和 b，以及一个包含两个类似数组的对象，`(a_axes, b_axes)`，函数将对 a 和 b 的元素进行求和，这些元素位于指定轴 `a_axes` 和 `b_axes` 上。第三个参数可以是一个非负整数，表示将最后的“N”维度 `a` 和 `b` 相加。

       3. np.quantile() 函数

       计算沿指定轴的数据的第 q 个分位数。该函数提供了一种在数组中查找特定位置的方法。

       4. np.std() 函数

       计算沿指定轴的标准偏差，用于度量数组元素分布的分散程度。默认情况下，函数会将数组扁平化，但也可以指定轴进行计算。

       例子：通过示例演示 np.std() 的使用方法。

       5. np.median() 函数

       计算沿指定轴的中位数。该函数返回数组元素的中位数，提供了一种找到数据集中点的方法。

分享一个工作当中实用的source insight配置

       分享一个源码阅读利器：Source Insight的配置技巧。此配置对于提升代码阅读效率及保护眼睛都有显著帮助。尤其在光线充足的环境中，黑色主题背景能有效降低视觉疲劳。

       黑色主题背景配置相对直接，只需导入预先设计的配置文件即可。我将提供一个链接，供感兴趣的朋友自行下载使用。导入步骤简单，操作后，代码背景变为深邃的黑色，搭配字体选择（例如宋体）能进一步优化阅读体验。

       配置后，建议开启白色线条功能。在编写代码时，避免将过多内容挤在同一行，特别是函数定义部分。这有助于提升代码可读性，避免他人阅读时产生不适。以Linux源码为参考，大神们往往巧妙使用续行符，将长函数或复杂逻辑拆分，使得阅读更为流畅。

       此配置适用于日常开发和学习，能够显著提升编程效率与体验。通过合理布局代码，不仅能够保护眼睛，还能促进团队间的高效协作。

       更多学习资源分享，包括C语言、Linux开发、数据结构、软件开发、STM单片机、ARM硬件开发、物联网通信开发等，皆可点击下方链接获取。希望这些资源能为你的学习之路添砖加瓦。

       原文链接：mp.weixin.qq.com/s/xFx8...

       版权信息：本文基于网络资源整理发布，旨在免费分享知识，尊重原作者权益。如涉及版权问题，请联系进行处理。

缠论指标源码分享我是怎么用带未来函数的指标的？

       带未来函数的指标因其预测性在应用时容易产生信号不稳定的问题，使得使用者难以准确判断，从而可能影响投资决策的准确性。因此，真正懂指标和市场规律的人，通常不会单独依赖这些含有未来函数的指标。下图展示了一个缠论指标的使用，如果使用者缺乏缠论技术知识，可能会对指标的解读产生困惑。

       有人可能觉得市场上没有适合的指标，这可能是因为他们选择了质量低下的指标，这些指标往往被市场操纵者设计用来误导散户投资者，或者他们误用了包含未来函数的指标，没有相应的技术支撑，这种情况下使用指标可能比不使用更糟糕。

       我的策略是结合自己的判断，通常会将不含有未来函数的指标与缠论指标叠加使用。例如，我会在缠论指标的辅助下叠加波段指标和短期均线，以更清晰地识别支撑和压力位。虽然我不算精通缠论，但结合自己开发的指标和市场技术分析，整体决策过程仍然相对可靠。

       以下是基于缠论的指标代码，不包括波段信号，用于辅助识别支撑和压力位：

       { 缠论指标代码}

       MA:=MA(C,5);

       MA:=MA(C,);

       JX:=CROSS(MA,MA);

       SX:=CROSS(MA,MA);

       …（后续代码省略，内容过长）

       在识别支撑和压力位时，通过一系列条件判断和逻辑运算，最终通过两个变量ZG和ZD来标识关键的支撑和压力位，其中ZG表示压力位，ZD表示支撑位。在实际应用中，这些值将被绘制成图表上的点，用不同颜色和标记进行区分，以帮助快速识别市场的重要支撑和压力水平。