zhedapat1002

本文探讨了多项式合并的问题,并提供了两种不同的实现方法。一种是通过定义结构体来表示多项式,另一种则是利用一个大的数组来存储所有可能的项,同时讨论了内存使用和效率的权衡。
自身水平低写不出来,没把题读清 ,搞清楚各个变量的取值范围 , 但是自己写的代码可以通过他的例子, 思想就是两个集合的并集 ,就是不太明白为什么编译不过去完全过不了
#include<iostream>
#include<iomanip>
using namespace std;
//
typedef struct P
{
	int K;//1,2,3,..,10
	int e[10];//1~1000
	float a[10];
}P;
int main()
{
	P A, B;
	P sum;
	
	int i, j, k;
	if (cin >> A.K)
	{
		for (i = 0; i < A.K; i++)
			cin >> A.e[i] >> A.a[i];
	}
	if (cin >> B.K)
	{
		for ( i = 0; i < B.K; i++)
			cin >> B.e[i] >> B.a[i];
	}
	i = j = k = 0;
	
	while (i < A.K || j < B.K)
	{
		
		if (A.e[i] > B.e[j])
		{
			sum.e[k] = A.e[i];
			sum.a[k] = A.a[i];
			i++; k++;
		}
		else if (A.e[i] < B.e[j])
		{
			sum.e[k] = B.e[j];
			sum.a[k] = B.a[k];
			j++; k++;
		}
		else
		{
			sum.e[k] = A.e[i];
			sum.a[k] = A.a[i] + B.a[j];
			j++; i++; k++;
		}
			
	}
	sum.K = k;
	cout << endl;
	cout << k<<" ";
	for (i = 0; i < k; i++)
	{
		cout << sum.e[i] << " " << setiosflags(ios::fixed) << setprecision(1) << sum.a[i] << " ";
	}
	while (1);

	return 0;
}

然后百度了一下  看了看他们的代码 其中一个 链接:点击打开链接http://blog.youkuaiyun.com/coraline_m/article/details/28595449

为了方便,他们的代码我也贴上 没得到博主许可 我就先注明一下了。

代码如下:

#include<cstring>  
#include<iostream>  
#include<cstdio>  
#include<cmath>  
using namespace std;  
const int maxn=2000005;  
  
double a[maxn];  
  
int main()  
{  
    int k,i,p;  
    double x;  
    while(cin>>k)  
    {  
        memset(a,0,sizeof(a));  
        for(i=0;i<k;i++)  
        {  
            cin>>p>>x;  
            a[p]+=x;  
        }  
  
        cin>>k;  
        for(i=0;i<k;i++)  
        {  
            cin>>p>>x;  
            a[p]+=x;  
        }  
  
        int sum=0;  
        for(i=0;i<=maxn-1;i++)  
        {  
            if(fabs(a[i])>=0.1)  
                sum++;  
        }  
  
        cout<<sum;  
        for(i=maxn-1;i>=0;i--)  
        {  
            if(fabs(a[i])>=0.1)  
                printf(" %d %.1f",i,a[i]);  
        }  
        cout<<endl;  
    }  
    return 0;  
}  
  
/* 
2 1 2.4 0 3.2 
2 2 1.5 1 0.5 
2 1 -2.4 0 -3.2 
2 2 -1.5 1 -0.5 
2 1 -2.4 0 0.5 
2 2 -1.5 1 2.4 
*/  
仔细琢磨了一下,他的思路就是直接申请一个很大的空间无论有多少多项式都在这个主式上操作,无非就是加加减减的操作,之前没见过,感觉很新颖。但是需要很多内存,把maxn改成1008也是可以的。

第二个跟这个差不多 链接:点击打开链接

http://blog.youkuaiyun.com/sup_heaven/article/details/8451651

#include<stdio.h>  
#include<math.h>  
int main(){  
  int i,n,m,Ni,cnt=0,mark[1008];  
  double ni,sum[1008];  
  for(i=0;i<1008;i++){  
    sum[i]=0;  
    mark[i]=0;  
  }   
  scanf("%d",&n);  
  for(i=0;i<n;i++){  
    scanf(" %d %lf",&Ni,&ni);  
    sum[Ni]=sum[Ni]+ni;  
    if(mark[Ni]==0){  
      mark[Ni]=1;  
      cnt++;  
    }    
  }   
  scanf("%d",&m);  
  for(i=0;i<m;i++){  
    scanf(" %d %lf",&Ni,&ni);  
    sum[Ni]=sum[Ni]+ni;  
    if(mark[Ni]==0){  
      mark[Ni]=1;  
      cnt++;  
    }  
  }   
  for(i=1000;i>=0;i--){  
    if(mark[i]==1&&fabs(sum[i])<0.00001){  
      cnt--;  
      mark[i]=0;  
    }  
  }  
  printf("%d",cnt);  
  for(i=1000;i>=0;i--){  
    if(mark[i]==1){  
      cnt--;  
      if(cnt==0)  
        printf(" %d %.1lf\n",i,sum[i]);  
      else  
        printf(" %d %.1lf",i,sum[i]);  
    }  
      
  }   
  return 0;  
}
相同的思路也是在一根主式上操作 这里就说下第四个for是用来将输入的两个多项式中同指数,但系数和为0的项标记去掉,所以计数会减一。最后感谢大佬的代码指点。


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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