1002 A+B for Polynomials -PAT甲级

本文介绍了一种解决多项式加法问题的算法实现,输入两个多项式的非零项系数和指数,输出它们的和。算法首先初始化一个足够大的数组来存储结果,然后逐项读取并累加两个多项式的每一项,最后输出结果。该算法适用于处理最大指数不超过1000的多项式。

This time, you are supposed to find A+BA+BA+B where AAA and BBB 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:

KKK N1N_1N​1​​ aN1a_{N_1}a​N​1​​​​ N2N_2N​2​​ aN2a_{N_2}a​N​2​​​​ ... NKN_KN​K​​ aNKa_{N_K}a​N​K​​​​

where KKK is the number of nonzero terms in the polynomial, NiN_iN​i​​ and aNia_{N_i}a​N​i​​​​ (i=1,2,⋯,Ki=1, 2, \cdots , Ki=1,2,⋯,K) are the exponents and coefficients, respectively. It is given that 1≤K≤101 \le K \le 101≤K≤10,0≤NK<⋯<N2<N1≤10000 \le N_K < \cdots < N_2 < N_1 \le 10000≤N​K​​<⋯<N​2​​<N​1​​≤1000.

Output Specification:

For each test case you should output the sum of AAA and BBB 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

满分代码如下:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=1005;
double exe[N];
int main(){
	for(int i=0;i<N;i++)
		exe[i]=0;
	int k,e;
	double c;
	for(int i=0;i<2;i++){
		scanf("%d",&k);
		for(int j=1;j<=k;j++){
			cin>>e>>c;
			exe[e]+=c;
		}
	}
	int sum=0;
	for(int i=0;i<N;i++){
		if(exe[i]!=0){
			sum++;
		}
	}
	printf("%d",sum);
	for(int j=N-1;j>=0;j--)
		if(exe[j]!=0)
			printf(" %d %.1f",j,exe[j]);
	return 0;
}

 

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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