python中如何输入派_用phython语言求圆周率

python中如何输入派_用phython语言求圆周率关于完全弹性碰撞和圆周率的关系所设计的易语言程序.版本2.程序集窗口程序集_启动窗口.程序集变量n,整数型.程序集变量m1,整数型.程序集变量m2,整数型.程序集变量v1,小数型.程序集变量v2,小数型.程序集变量v11,小数型.程序集变量v22,小数型.子程序_按钮1_被单击n=0m1=到数值(编辑框1.内容)m2=1v1=-1v2=0.判…

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。

Jetbrains全系列IDE使用 1年只要46元 售后保障 童叟无欺

python中如何输入派_用phython语言求圆周率

关于完全弹性碰撞和圆周率的关系所设计的易语言程序

.版本 2

.程序集 窗口程序集_启动窗口

.程序集变量 n, 整数型

.程序集变量 m1, 整数型

.程序集变量 m2, 整数型

.程序集变量 v1, 小数型

.程序集变量 v2, 小数型

.程序集变量 v11, 小数型

.程序集变量 v22, 小数型

.子程序 _按钮1_被单击

n = 0

m1 = 到数值 (编辑框1.内容)

m2 = 1

v1 = -1

v2 = 0

.判断循环首 (v1 < v2)

v11 = (v1 × (m1 - m2) + 2 × m2 × v2) ÷ (m1 + m2)

v22 = (v2 × (m2 - m1) + 2 × m1 × v1) × (m1 + m2)

.如果 (v22 < 0)

v2 = -1 × v22

n = n + 1

.否则

v2 = v22

.如果结束

v1 = v11

n = n + 1

.判断循环尾 ()

编辑框2.内容 = 到文本 (n)

设计这个程序呢,主要是验证完全弹性碰撞和圆周率的关系,详情参见视频https://www.bilibili.com/video/av40873215/

但是我这个程序似乎不能证明…….

求大佬指明!!

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请联系我们举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/197519.html原文链接:https://javaforall.net

(0)
全栈程序员-站长的头像全栈程序员-站长


相关推荐

  • 2020年3月25日阿里笔试题

    2020年3月25日阿里笔试题2020年3月25日阿里笔试题题目描述一python代码题目描述二求公差的python代码  仿佛人生总有一种魔咒,自己做的这场笔试题永远是最难的。不过今天的笔试题,真的难。来看题目。题目描述一给定一个数组n,然后给三个长度为n的数组,可以从这三个数组中选出一个长度为n的数组,第i个位置需要是从给出的三个数组第i个位置选择的,然后要求使这个数组后一项减前一项的绝对值之和最小。输入示例::…

    2022年5月24日
    35
  • document.documentElement.clientHeight「建议收藏」

    document.documentElement.clientHeight「建议收藏」于获取各种浏览器可见窗口大小的一点点研究functiongetInfo(){vars=””;s=”网页可见区域宽:”document.body.clientWidth;s=”网页可见区域高:”document.body.clientHeight;s=”网页可见区域宽:”document.body.offsetWidth”(包括边线和滚

    2025年10月18日
    2
  • 什么是devops思想在运维方面的具体实践_devops四个维度

    什么是devops思想在运维方面的具体实践_devops四个维度DevOps是最近非常火的一个概念,谈IT流程建设不说点DevOps都不好意思和人打招呼。但是DevOps究竟是个什么东西,这个东西能不能用?怎么用?什么样的情况才叫做DevOps落地成功?对于这些问题的答案,虽然网上有铺天盖地的文章和教程,但是一般来说都是从理论或者方法论上去阐述,也有大厂的实施经历。个人就感觉这里的它山之石,很难攻玉了。最终还是得思考下DevOps的由来,综合自己所在企业的现实…

    2022年10月5日
    2
  • linux系统解压缩rar文件夹,linux下解压缩rar文件的办法

    linux系统解压缩rar文件夹,linux下解压缩rar文件的办法linux下如何解压缩rar文件呢?请看下面的介绍。一、系统环境1.1系统环境实验环境一:CentOSrelease5.5(Final)2.6.18-194.el5x86_64GNU/Linux实验环境二:CentOSrelease5.4(Final)2.6.18-164.el5i686GNU/Linux1.2命令查看方法:[root@oldboytools]#cat…

    2022年7月27日
    5
  • Typora 开始收费, 不妨试试这个开源免费的MD编辑器[通俗易懂]

    Typora 开始收费, 不妨试试这个开源免费的MD编辑器[通俗易懂]相信大家很多人都已经知道了,最好用最受欢迎的markdown编辑器-Typora,从1.0.0版本已经开始收费,根据其官网的介绍,收费方式为买断制,也就是一次付费永久…

    2022年9月15日
    2
  • 目标检测(降低误检测率及小目标检测系列笔记)[通俗易懂]

    目标检测(降低误检测率及小目标检测系列笔记)[通俗易懂]深度学习中,为了提高模型的精度和泛化能力,往往着眼于两个方面:(1)使用更多的数据(2)使用更深更复杂的网络。**一、什么是负样本**负样本是指不包含任务所要识别的目标的图像,也叫负图像(NegtiveImage)。以识别限速牌为例,如下所示,左图包含限速牌,为正样本,右图不包含限速牌,为背景图,即负样本。正样本负样本2.为什么要训练负样本训练负样本的目的是为了降低误检测率、误识别率,提高网络模型的泛化能力。通俗地讲就是告诉检测器,这些“不是你要检测的目标”。3.F

    2022年10月13日
    4

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

关注全栈程序员社区公众号