计算机编程求圆周率有多种方法，以下是一些常见的方法：
几何法
割圆术：将圆近似看作一个多边形，通过增加多边形的边数来提高精度。公式为：π ≈ 3 * 2^n * y_n，其中n代表割圆次数，y_n代表圆中内嵌正6*n边形的边长。
无穷级数
莱布尼茨级数：π/4 = 1 - 1/3 + 1/5 - 1/7 + ...，通过计算级数的项来逼近圆周率。
巴塞尔问题的解：π^2/6 = 1/1^2 + 1/2^2 + 1/3^2 + 1/4^2 + ...，通过计算级数的项来逼近圆周率的平方。
蒙特卡洛方法
随机点法：在单位正方形内随机生成点，落在圆内的点数与总点数的比值近似为圆的面积与正方形面积的比值，即π/4 ≈ （圆内点数） / （总点数）。
公式法
拉马努金公式：π = 16 * arctan（1/5） - 4 * arctan（1/239）。
编程语言实现
Python：
使用蒙特卡洛法：
```python
import random
from time import perf_counter
def calculate_pi（scale）:
inside_points = 0
total_points = 0
for i in range（scale + 1）:
for j in range（scale + 1）:
if （i / scale） 2 + （j / scale） 2 <= 1:
inside_points += 1
total_points += 1
return 4 * inside_points / total_points
scale = 10
t = perf_counter（）
pi = calculate_pi（scale）
print（f"π ≈ {pi:.6f} （computed in {1000 * （perf_counter（） - t）:.3f} ms）"）
```
使用莱布尼茨级数：
```python
def calculate_pi_leibniz（n_terms）:
pi = 0
for i in range（n_terms）:
pi += （（-1） i） / （2 * i + 1） return pi * 4 n_terms = 1000000 pi = calculate_pi_leibniz（n_terms） print（f"π ≈ {pi:.6f}"） ``` C语言
使用蒙特卡洛法：
```c
include include include define SCALE 1000000 int main（） { srand（time（NULL））； int inside_points = 0； int total_points = 0； for （int i = 0； i < SCALE； i++） { for （int j = 0； j < SCALE； j++） { if （（i * i + j * j） <= SCALE * SCALE） { inside_points++； } total_points++； } } double pi = 4 * （double）inside_points / total_points； printf（"π ≈ %.6f ", pi）； return 0； } ``` 选择哪种方法取决于所需的精度和计算资源。几何法和无穷级数方法适合需要高精度但计算资源有限的情况，而蒙特卡洛方法适合需要大量计算资源的情况。公式法则提供了一种简洁的实现方式。