【PAT 】PAT A1002 A+B for Polynomials 多项式相加【多项式加法】

该博客主要讲解PAT(A1002)多项式相加问题,包括输入输出规格说明、样例输入输出、题目理解、解题思路及代码实现。通过开一个长度为1001的double数组存储系数,并利用最小和最大幂变量优化性能。

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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 N​1​​ a​N​1​​​​ N​2​​ a​N​2​​​​ … N​K​​ a​N​K​​​​
where K is the number of nonzero terms in the polynomial, N​i​​ and a​N​i​​​​ (i=1,2,⋯,K) are the exponents and coefficients, respectively. It is given that 1≤K≤10,0≤N​K​​<⋯<N​2​​<N​1​​≤1000.

Output Specification:

For each test case you should output the sum 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 to 1 decimal place.

Sample Input:

2 1 2.4 0 3.2
2 2 1.5 1 0.5

Sample Output:

3 2 1.5 1 2.9 0 3.2

题目大意

将两个多项式相加,输出不为0的项数, 以及各项的幂和底数。

思路

根据幂的取值范围,我们开一个长度为1001的double数组来存储各位的底数。使用min和max两个变量来记录最小幂和最大幂,优化性能(其实遍历1001项也不是很慢)。更多细节看代码注释。

代码

#define err 1e-7
#include <math.h>
#include <stdio.h>
int main() {
   
   
    double a[1001] 
内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、COSO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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