1009 Product of Polynomials

博客提及系数为0的不算在内,但信息有限,未明确具体所指领域。推测可能与数学或信息技术中涉及系数计算的场景相关。
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
struct Node{
	double coe;
	int exp;
};
int main()
{
	freopen("in.txt","r",stdin);
	int n1,n2;
	cin>>n1;vector<Node> ppp1,ppp2;
	ppp1.resize(n1);
	for(int i=0;i<n1;i++){
		cin>>ppp1[i].exp>>ppp1[i].coe;
	}
	cin>>n2;
	ppp2.resize(n2);
	for(int i=0;i<n2;i++){
		cin>>ppp2[i].exp>>ppp2[i].coe;
	}
	vector<Node> ppp;
	for(int i=0;i<n1;i++){
		for(int j=0;j<n2;j++){
			Node temp;
			temp.coe=ppp1[i].coe*ppp2[j].coe;
			temp.exp=ppp1[i].exp+ppp2[j].exp;
			ppp.push_back(temp);
		}
	}
	map<int, double,greater<int> > mp;
	for(int i=0;i<ppp.size();i++){
		mp[ppp[i].exp]+=ppp[i].coe;
	}
	int cnt=0;
	for(auto it=mp.begin();it!=mp.end();it++){
		if(it->second!=0){
			cnt++;
		}
	}
	cout<<cnt<<' ';
	for(auto it=mp.begin();it!=mp.end();it++){
		if(it==mp.begin()&&it->second!=0){
			printf("%d %.1lf",it->first,it->second);
		}else if(it!=mp.begin()&&it->second!=0){
			printf(" %d %.1lf",it->first,it->second);
		}
	}
	return 0;
}

系数为0的不算在内

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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