题目 1059: 二级C语言-等差数列(python详解)——练气四层后期

✨博主:命运之光****

🦄专栏:算法修炼之练气篇(C\C++版)****

🍓专栏:算法修炼之筑基篇(C\C++版)****

🍒专栏:算法修炼之练气篇(Python版)

✨博主的其他文章:点击进入博主的主页​​​​​​****

前言:Python是一门很重要的语言,不管如何我们都要去了解和使用它,次专栏目的为了打牢小白蒟蒻们的Python基础,适合第一天刚开始学习Python的蒟蒻们来学习练习观看。一共三十篇分为练气一层到十层(初期,中期,后期)三十篇完后进入筑基期的修炼。筑基期可学习更深层次的人工智能方面的(机器学习和深入学习),人工智能离不开Python所以大家想走人工智能,深入学习,机器学习,图像处理,数据挖掘的蒟蒻们,基础打起来,习题连起来。跟着命运之光冲就完事了,每周更新两篇,敬请期待。

目录

题目描述

输入格式

输出格式

样例输入

样例输出

解题思路

题解

代码逐步解释

提交结果

结语


题目描述

sum=2+5+8+11+14+...,输入正整数n,求sum的前n项和。

输入格式

输出格式

样例输入

复制代码
2

样例输出

复制代码
7

解题思路

这道题目要求计算一个等差数列的前n项和。等差数列的首项是2,公差是3,即每一项与前一项之间的差都是3。

解题思路如下:

  1. 首先,读取用户输入的正整数n,表示要计算前n项和。
  2. 初始化一个变量total,用于存储前n项和的结果,初始值为0。
  3. 使用一个循环,从1遍历到n,每次迭代时,将当前项加到total中。当前项可以通过等差数列的通项公式来计算:2 + (i-1) * 3,其中i是当前的迭代变量。
  4. 循环结束后,输出total的值,即前n项和。

下面是相应的Python代码实现:

题解

python 复制代码
n = int(input())  # 读取用户输入的正整数n

total = 0  # 初始化前n项和的变量

for i in range(1, n+1):
    current_term = 2 + (i-1) * 3  # 计算当前项
    total += current_term  # 将当前项加到总和中

print(total)  # 输出前n项和

代码逐步解释

这段 Python 代码是计算一个等差数列的前n项和,其中公差为3,首项为2。

下面是代码的具体解析:

python 复制代码
n = int(input())  # 读取用户输入的正整数n

这一行代码通过 input() 函数读取用户输入的一个字符串,然后用 int() 函数将其转换成整数,并将其赋值给变量 n

python 复制代码
total = 0  # 初始化前n项和的变量

这一行代码初始化一个变量 total,用于累加前n项的和。初始值为0。

python 复制代码
for i in range(1, n+1):
    current_term = 2 + (i-1) * 3  # 计算当前项
    total += current_term  # 将当前项加到总和中

这是一个 for 循环,遍历了从1到n的所有整数。在循环内部,根据等差数列的通项公式 a_n=a_1+(n-1)dan​=a1​+(n−1)d,计算出当前项的值,并将其累加到 total 变量中。

python 复制代码
print(total)  # 输出前n项和

这一行代码使用 print() 函数输出前n项和的值。

提交结果

结语

再接再厉,接着让我们来练下一题!

🌌点击下方个人名片,交流会更方便哦~(欢迎到博主主页加入我们的 CodeCrafters联盟一起交流学习 ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓

相关推荐
晨尘光3 小时前
【pycharm 创建一个线程,在线程函数中增加的日志打印,日志打印了,但是打断点进不去】
ide·python·pycharm
阿登林3 小时前
Vue面试项目经验分享:如何专业展示技术能力与解决问题
vue.js·经验分享·面试
薛慕昭3 小时前
C语言核心技术深度解析:从内存管理到算法实现
c语言·开发语言·算法
.ZGR.3 小时前
第十六届蓝桥杯省赛 C 组——Java题解1(链表知识点)
java·算法·链表·蓝桥杯
近津薪荼3 小时前
每日一练 1(双指针)(单调性)
c++·算法
databook3 小时前
manim边做边学--文字创建销毁的打字机效果
后端·python·动效
林太白3 小时前
八大数据结构
前端·后端·算法
爱思德学术3 小时前
第二届中欧科学家论坛暨第七届人工智能与先进制造国际会议(AIAM 2025)在德国海德堡成功举办
人工智能·算法·机器学习·语言模型
小艳加油3 小时前
AI+Python近红外光谱分析机器学习与深度学习实战,覆盖提示词撰写、数据预处理、回归/神经网络/集成学习/迁移学习/可解释性可视化等
python·近红外光谱分析·多元线性回归
机器学习之心4 小时前
MATLAB多子种群混沌自适应哈里斯鹰算法优化BP神经网络回归预测
神经网络·算法·matlab