【PAT甲级】1002 A+B for Polynomials (25 分)

#include<iostream>
#include<iomanip>
using namespace std;
int main() {
	float array_1[1001], array_2[1001], array[1001];
	int mark_1[1001], mark_2[1001], mark[1001];
	int count1, count2, count = 0;
	for (int i = 0; i < 1001; i++) {
		mark_1[i] = 0;
		mark_2[i] = 0;
		array_1[i] = 0;
		array_2[i] = 0;
	}
	cin >> count1;
	for (int i = 0; i < count1; i++) {
		int n;
		cin >> n;
		mark_1[n] = 1;
		cin >> array_1[n];
	}
	cin >> count2;
	for (int i = 0; i < count2; i++) {
		int n;
		cin >> n;
		mark_2[n] = 1;
		cin >> array_2[n];
	}
	for (int i = 0; i < 1001; i++) {
		mark[i] = mark_1[i] + mark_2[i];
		array[i] = array_1[i] + array_2[i];
		if (mark[i] != 0 && array[i] != 0) count++;
	}
	int first = 0;
	while (mark[first] == 0 || array[first] == 0) {
		first++;
		if (first > 1000) {
			cout << 0;
			return 0;
		}//项数为0的情况
	}
	cout << count << " ";
	for (int i = 1000; i > first; i--) {
		if (mark[i] != 0 && array[i] != 0) {
			cout << i << " ";
			cout << fixed << setprecision(1) << array[i] << " ";//格式化输出 控制一位小数
		}
	}
	cout << first << " " << fixed << setprecision(1) << array[first];
	system("pause");
	return 0;
}

注意点:1. 输出控制一位小数   2. 注意正负相抵为0的情况   3.注意最终项数为0的情况

待改进:无需多mark数组,下次再改...

 

数据集介绍:淋巴细胞、中性粒细胞与鳞状细胞癌检测数据集 一、基础信息 数据集名称:淋巴细胞、中性粒细胞与鳞状细胞癌检测数据集 数据规模: - 训练集:5,205张医学图像 - 验证集:240张医学图像 - 测试集:220张医学图像 病理类: - Lymphocytes(淋巴细胞):免疫系统核心细胞,参与病毒防御与肿瘤监控 - NE(中性粒细胞):急性炎症标志物,反映感染与组织损伤 - SCC(鳞状细胞癌):常见上皮组织恶性肿瘤,需早期精准识别 标注规范: - YOLO格式标注,支持目标检测模型训练 - 包含多边形坐标标注,适配病理切片析需求 二、核心应用 数字病理诊断系统: 支持开发白细胞亚型自动类系统与鳞癌检测算法,辅助显微镜图像析,提升病理科工作效率。 血液病辅助诊断: 通过淋巴细胞/中性粒细胞比例析,为白血病、淋巴瘤等血液疾病提供AI辅助判断依据。 癌症筛查研究: 包含鳞状细胞癌阳性样本,适用于皮肤癌、头颈癌等上皮源性肿瘤的早期筛查模型开发。 医学影像教学: 提供标注规范的病理图像数据,适用于医学院校的细胞形态学教学与AI医疗交叉学科实训。 三、核心优势 临床病理学深度适配: 涵盖血液系统关键细胞类型与高发癌症类别,标注经病理专家双重校验,确保医学准确性。 多场景检测能力: 同时支持血涂片细胞类与组织切片癌变区域检测,满足复合型医疗AI产品开发需求。 数据布专业化: 按医学研究标准划训练集/验证集/测试集,包含典型病例与边缘案例,强化模型鲁棒性。 跨任务兼容性: YOLO标注格式可直接用于目标检测训练,同时支持转换为类、实例割等扩展任务。
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