PAT 1002. A+B for Polynomials

本文介绍了一个编程问题,即计算两个多项式的和,并给出了一个具体的C++实现方案。该方案读取两个多项式的系数和指数,然后计算并输出它们的和。文章强调了正确设置double类型输出精度的重要性。

This time, you are supposed to find A+B where A and B are two polynomials.
Input
Each input file contains one test case. Each case occupies 2 lines, and each line contains the information of a polynomial: K N1 aN1 N2 aN2 … NK aNK, where K is the number of nonzero terms in the polynomial, Ni and aNi (i=1, 2, …, K) are the exponents and coefficients, respectively. It is given that 1 <= K <= 10,0 <= NK < … < N2 < N1 <=1000.
Output
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

提交了很多次都是部分通过,没有考虑到double的输出位数,添加下面一行控制输出位数

cout<<fixed<<setprecision(1)<<p[i];

#include <iostream>
#include<iomanip>
using namespace std;

int main()
{
    int line1Length = 0;
    int line2Length = 0;
    int index = 0;
    double value = 0.0;
    double p[1111];
    int count = 0;

    for(int i = 0;i < 1111;i++)
    {
        p[i] = 0.0;
    }
    cin>>line1Length;
    for(int i = 0;i < line1Length;i++)
    {
        cin>>index;
        cin>>value;
        p[index] += value;
    }

    cin>>line2Length;
    for(int i = 0;i < line2Length;i++)
    {
        cin>>index;
        cin>>value;
        p[index] += value;
    }

    for(int i = 0;i < 1111;i++)
    {
        if(p[i] != 0)
        {
            count++;
        }
    }
    cout<<count;

    for(int i = 1110 ;i > -1 ;i--)
    {
        if(p[i] != 0)
        {
            cout<<" ";
            cout<<i<<" ";
            cout<<fixed<<setprecision(1)<<p[i]; 
        }
    }
    return 0;
}

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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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