[PAT甲级] 1009 Product of Polynomials (25)

本文介绍了一种计算两个多项式乘积的方法,并提供了一个C++实现示例。该程序能够处理最多10项的多项式,输出结果为合并同类项后的标准格式。

题目:

This time, you are supposed to find A*B where A and B are two polynomials.

Input Specification:

Each input file contains one test case. Each case occupies 2 lines, and each line contains the information of a polynomial: K N1 a~N1~ N2 a~N2~ … NK a~NK~, where K is the number of nonzero terms in the polynomial, Ni and a~Ni~ (i=1, 2, …, K) are the exponents and coefficients, respectively. It is given that 1 <= K <= 10, 0 <= NK < … < N2 < N1 <=1000.

Output Specification:

For each test case you should output the product of A and B in one line, with the same format as the input. Notice that there must be NO extra space at the end of each line. Please be accurate up to 1 decimal place.

Sample Input

2 1 2.4 0 3.2
2 2 1.5 1 0.5

Sample Output

3 3 3.6 2 6.0 1 1.6


题目简介:计算两个多项式的乘积,先输出项数,接着按“ 指数 系数“的格式输出每一项。乘积结果中相同指数项要合并,系数为0的项要去除。

#include <iostream>
#include <stdlib.h>
#include <algorithm> 
using namespace std;
typedef struct pair{
    double co;
    int ex;
}P;
bool compare(P p1, P p2){
    return p1.ex > p2.ex;
}
int main() {
    int N, M, i, j, k;
    P p1[10], p2[10], p3[100];
    scanf("%d", &N);
    for(i = 0; i < N; i++)
        scanf("%d%lf", &p1[i].ex, &p1[i].co);
    scanf("%d", &M);
    for(i = k = 0; i < M; i++){
        scanf("%d%lf", &p2[i].ex, &p2[i].co);
        for(j = 0 ; j < N; j++){
            p3[k].co = p1[j].co * p2[i].co;
            p3[k].ex = p1[j].ex + p2[i].ex;
            k++;
        }
    }
    sort(p3, p3 + k, compare);
    for(i = j = 0; i < k; i++, j++){
        P tmp = p3[i];
        while(p3[i + 1].ex == p3[i].ex){
            i++;
            tmp.co += p3[i].co;
        }
        p3[j] = tmp;
        if(tmp.co == 0)
            j--;
    }
    printf("%d", j);
    for(i = 0; i < j; i++)
        printf(" %d %.1lf", p3[i].ex, p3[i].co);
    return 0;
}
本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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