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来源：牛客网
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
复制
1
输出
复制
1.000000
备注:
1≤ n ≤ 40

绝了…开局三十分钟签到失败，还是队友来了才解决的
要满足时间的期望最小，就是尽量不要浪费取出来的数据，那就是一次直接取n即可，所以直接输出n…

代码：

#include <cstdio>
#include <algorithm>
using namespace std;
int main(void){
   
    double n;
    scanf("%lf",&n);
    printf("%.6lf\n",n);
    return 0;
}