深度学习
链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/6116/A

时间限制：C/C++ 1秒，其他语言2秒
空间限制：C/C++ 1048576K，其他语言2097152K
Special Judge, 64bit IO Format: %lld

题目描述

小 A 最近在研究深度学习，他自己搭建了一个很牛逼的神经网络，现在他手头一共有 n 组训练数据，一开始他会给自己的神经网络设置一个 batch size，假设为 B (1≤ B≤ n) ，每次训练他都会从手头的 n 组训练数据中抽取不同的 B 组数据，然后扔到神经网络去训练。
然而小 A 的服务器并不是特别支持并行，所以运行时间和 B 成正比，每一次训练都会花费 B 秒的时间。
现在小 A 发现这样每次随机选数据的话，从概率上讲要训练好多次才能使得每组训练数据都被选中过。小 A 是一个炼丹的新手，他觉得只要所有训练数据都被选中过，那么这个模型就会很牛逼，所以只要某次训练后，如果所有训练数据都被选中过，那么他就会停止进行训练。
现在他想合理地设置 B ，使得训练总时间的期望值尽可能地短，你只需要求出这个最小的期望值。

输入描述:

第一行一个正整数 n

输出描述:

输出一个实数，表示最小的期望值，本题有spj，只要和标准答案的标准误差在 10-3 以内就算正确

示例1
输入
1
输出
1.000000
备注:
1≤ n ≤ 40

思路：

其实这道题主要是理解题意，题目意思是如果每次选b组数据就会耗时B秒，那么如果想让每组数据都被选过且耗时最短，那么最好的选择方法就是每组都选一次，那么答案就是n.

#include<bits/stdc++.h>
#include<cmath>
using namespace std;
int main(){
    double n;
    cin>>n;
    cout<<n;
    return 0;
}