单链表来实现多项式的加法和乘法运算

利用单链表创建多项式,并实现多项式的加减乘法运算,以及对多项式根据指数进行递增排序 利用单链表创建多项式,创建的多项式的每一项的第一个元素表示对应项的系数,第二个元素表示对应项的指数,实现多项式的加减乘法运算,以及对多项式根据指数进行递增排序 立即下载
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*
* 文件名:2.2.6.cpp
*
* 文件描述:实现多项式的加法及乘法运算
*
* 创建人:  fdk

* 时  间:  2018-08-01
*
* 版本号:1.0
*
* 修改记录:链表的使用还不够熟练,不能自己独立完成需要多加练习
*
************************************************************************/
#include <iostream>
#include <cstdlib>
using namespace std;

/*定义结构体*/
typedef struct PolyNode
{
    int coef;   //系数
    int expon; //指数
    struct PolyNode *link; //指向下一个结点的指针
}*Polynomial;

/*比较函数*/
int Compare(int e1, int e2);

/*添加结点函数*/
void Attach(int coef, int expon, Polynomial *PtrRear);

/*多项式求和函数*/
Polynomial PolyAdd(Polynomial p1, Polynomial p2);

/*多项式求乘积函数*/
Polynomial PolyMul(Polynomial p1, Polynomial p2);

/*新建一个多项式链表,参考多项式和的函数,每个元素的值由键盘输入*/
Polynomial MakeNew(int n);
int main()
{
    int m;
    int n;
    Polynomial M;//第一个多项式
    Polynomial N;//第二个多项式
    Polynomial Q;//第一个多项式加第二个多项式之和
    Polynomial T;//第一个多项式和第二个多项式之积

    cout << "请输入第一个多项式的项数!" << endl;
    cin >> m;
    M = MakeNew(m);

    cout << "请输入第二个多项式的项数!" << endl;
    cin >> n;
    N = MakeNew(n);

    Q = PolyAdd(M, N);
    cout << "相加后的结果为:" << endl;
    while (Q)
    {
        cout << Q->coef << " " << Q->expon << " ";
        Q = Q->link;
    }
    cout << endl;

    T = PolyMul(M, N);
    while (T)
    {
        cout << T->coef << " " << T->expon << " ";
        T = T->link;
    }
    return 0;
}

/*比较函数*/
int Compare(int e1, int e2)
{
    if (e1 > e2)
    {
        return 1;
    }
    if (e1 < e2)
    {
        return -1;
    }
    if (e1 == e2)
    {
        return 0;
    }
}

/*添加结点函数*/
void Attach(int coef, int expon, Polynomial *PtrRear)
{
    /*由于在本函数中需要改变当前结果表达式尾项指针的值*/
    /*所以函数传递进来的是结点指针的地址,*PtrRear指向尾项,是个二级指针*/
    Polynomial p;
    p = (Polynomial)malloc(sizeof(PolyNode)); //申请新结点
    p->coef = coef;
    p->expon = expon;

    /*将p指向的新结点插入到当前结果表达式尾项的后面*/
    (*PtrRear)->link = p;
    *PtrRear = p;      //链表尾指针指向新结点
}

/*多项式求和函数*/
Polynomial PolyAdd(Polynomial p1, Polynomial p2)
{
    /*fronts链表头指针,rear链表尾指针,temp用于释放头结点*/
    Polynomial fronts;
    Polynomial rear;
    Polynomial temp;
    int sum;

    /*为方便表头插入,先产生一个临时空结点作为结果多项式链表头*/
    rear = (Polynomial)malloc(sizeof(PolyNode));
    fronts = rear;  //由fronts记录结果多项式链表头结点

    /*当两个多项式都有非零项待处理时*/
    while (p1 && p2)
    {
        switch (Compare(p1->expon, p2->expon))
        {
        /*比较p1和p2指数的大小将指数大的那一项添加到多项式中去*/
        case 1:
            Attach(p1->coef, p1->expon, &rear);
            p1 = p1->link;
            break;
        case -1:
            Attach(p2->coef, p2->expon, &rear);
            p2 = p2->link;
            break;
        case 0:
            sum = p1->coef + p2->coef;
            /*如果系数和不为0,将相加后的系数作为参数添加到多项式中*/
            if (sum)
            {
                Attach(sum, p1->expon, &rear);
            }
            p1 = p1->link;
            p2 = p2->link;
            break;
        }
    }
    /*当p1和p2中有一个结束后,将另一个的剩余一次接入到后面*/
    while (p1)
    {
        Attach(p1->coef, p1->expon, &rear);
        p1 = p1->link;
    }
    while (p2)
    {
        Attach(p2->coef, p2->expon, &rear);
        p2 = p2->link;
    }
    rear->link = NULL;   //多项式的尾指针指向为空

    /*利用临时变量temp将头结点删除,使fronts指针指向第一个元素*/
    temp = fronts;
    fronts = fronts->link;
    free(temp);
    return fronts;
}

/*新建一个多项式链表,参考多项式和的函数,每个元素的值由键盘输入*/
Polynomial MakeNew(int n)
{
    Polynomial fronts,rear,temp;
    int k,c[10],e[10];
    fronts=(Polynomial)malloc(sizeof(struct PolyNode));
    rear=fronts;
    cout << "先输入系数后输入指数!" << endl;
    for(k=0; k<n; k++)
    {
        cin>>c[k];
        cin>>e[k];
        Attach(c[k],e[k],&rear);
    }
    rear->link=NULL;
    temp=fronts;
    fronts=fronts->link;
    free(temp);
    return fronts;
}

/*多项式求乘积函数*/
Polynomial PolyMul(Polynomial p1, Polynomial p2)
{
    /*创建一个链表P用于表示当前运算的中间状态*/

    Polynomial pResult = NULL;
    Polynomial CopyP2 = p2;

    /*创建一个新的多项式TmpP*/
    Polynomial TmpP;

    /*让p1中的每一项和p2中的每一项相乘然后将获得到的多项式依次相加得到最后的结果*/
    while (p1)
    {
        while (p2)
        {
            /*定义一个临时变量TmpP用来计算*/
            TmpP = (Polynomial)malloc(sizeof(PolyNode));
            TmpP->link = NULL;
            TmpP->coef = (p1->coef)*(p2->coef);     /*系数相乘指数相加*/
            TmpP->expon = (p1->expon)+(p2->expon);
            pResult = PolyAdd(pResult, TmpP);
            p2 = p2->link;
        }
        /*将p2的指针重置,并将p1的指针移动到下一个位置*/
        p2 = CopyP2;
        p1 = p1->link;
    }
    return pResult;
}

 

多项式的加法,减法和乘法运算 用数据结构链表的知识实现多项式的加法,减法,乘法运算。包括相关源代码和设计报告。 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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  #include &lt;stdio.h&gt; #include &lt;stdlib.h&gt; typedef struct CoeExpStruct { float coe; //多项式系数 int exp; //多项式指数 }CoeExp; typedef struct Polynomial { CoeExp ce;//链表数据域 struct...

Mei20140912的专栏 1053

C# 实现多项式加法乘法

最近重看数据结构,看到用C语言实现的多项式的加法乘法,想着用C#实现一下。这里用的自定义的单链表。 默认输入的形式指数递减… using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace Practise {...

qq_43254756的博客 1731

链表实现的多项式加法与乘法

[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/0071/5270/876b7cae-834d-3ee4-95a2-f2839876961d.gif[/img] [code="java"] public class Node { private int a; private int i; Node ...

心中的利剑:HTML5 Canvas游戏动画(JavaScript) 213

多项式(Polynomial)的运算——利用单链表

多项式(Polynomial)的运算——利用单链表 1. 多项式的概念 1.1 多项式的定义 有限的单项式之和称为多项式,其中每个单项式叫做多项式的项,不含字母的项叫做常数项。 多项式里,次数最高的项的次数叫做这个多项式的次数。 多项式按某个字母降或升幂排序。 单项式与多项式统称为整式。 1.2 多项式的表示 通常在数学中对一元n次多项式可表示成如下的形式,设多项式的最高可能阶数为maxDegree,当前的最

Catherine的笔记 9869

单链表实现一元多项式加法与乘法

程序运行效果: 多项式加法实现原理: (1)如果cpa的指数<cpb的指数,则将cpa所指向的插入和多项式链中,向后移动指针; (2)如果cpa的指数>cpb的指数,则将cpb所指向的插入和多项式链中,向后移动指针; (3)如果cpa的指数=cpb的指数,则若cpa的指数+cpb的指数=0,则删除相应结点,向后移动指针,并释放内存空间; (4)否则cpa的指数+cpb的指数!=0,则...

阿蓬的个人博客 1771

数据结构习题—一元多项式的乘法与加法运算(链表)

设计函数分别求两个一元多项式的乘积与和。 输入格式: 输入分2行,每行分别先给出多项式非零项的个数,再以指数递降方式输入一个多项式非零项系数和指数(绝对值均为不超过1000的整数)。数字间以空格分隔。 输出格式: 输出分2行,分别以指数递降方式输出乘积多项式以及和多项式非零项的系数和指数。数字间以空格分隔,但结尾不能有多余空格。零多项式应输出0 0。 输入样例: 4 3 4 -5 2 6 1 -2 0 3 5 20 -7 4 3 1 输出样例: 15 24 -25 22 30

qq_45896098的博客 606

数据结构MOOC 02-线性结构2 一元多项式的乘法与加法运算

02-线性结构2 一元多项式的乘法与加法运算 题目要求 设计函数分别求两个一元多项式的乘积与和。 输入格式: 输入分2行,每行分别先给出多项式非零项的个数,再以指数递降方式输入一个多项式非零项系数和指数(绝对值均为不超过1000的整数)。数字间以空格分隔。 输出格式: 输出分2行,分别以指数递降方式输出乘积多项式以及和多项式非零项的系数和指数。数字间以空格分隔,但结尾不能有多余空格。零多项式应输出0 0。 输入样例: 4 3 4 -5 2 6 1 -2 0 3 5 20 -7 4 3 1 输出样例

m0_46492118的博客 577

数据结构 C++实现一元多项式运算(链式存储)

文章目录一、实验目的二、实验内容三、代码内容1、多项式创建2、输出函数3、多项式加减法4、冒泡排序5、多项式乘法四、运行结果五、总结 一、实验目的 1、 了解线性表的特性,以及它在实际问题中的应用。 2、掌握线性表的链式存储的实现方法以及它的基本操作,学会运用单链表来解决问题。 二、实验内容 题目:用带头节点的单链表存储一元多项式的每一项,实现求一元多项式的加法、减法和乘法。具体要求为:用五个函数分别实现一元多项式的创建、输出、加法、减法和乘法;然后在主函数中调用这些函数实现这些功能的展示,以菜单的形式呈现

qq_54388490的博客 1万+
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