7-2 一元多项式的乘法与加法运算 (20分)

本文介绍了一种使用C++实现多项式相乘与相加的方法。通过两个多项式的系数输入,程序能够正确计算出它们相乘后的结果并进行同类项合并,同时也能计算两个多项式的相加结果。该算法适用于数学计算领域。
int a[1005], b[1005], c[2005], d[1005];

int main() {
	//输入第一个多项式 
	int n1; cin >> n1;
	for(int i = 0; i < n1; i ++) {
		int x, y;
		cin >> x >> y;
		a[y] = x;
	}
	//输入第二个多项式 
	int n2; cin >> n2;
	for(int i = 0; i < n2; i ++) {
		int x, y;
		cin >> x >> y;
		b[y] = x;
	}
	
	//多项式相乘 
	for(int i = 0; i <= 1000; i ++) {
		if(a[i]) {
			for(int j = 0; j <= 1000; j ++) {
				if(b[j]) {
					c[i + j] += a[i] * b[j]; //+= 
				}
			}
		}
	}
	bool f = 0;
	for(int i = 2000; i >= 0; i --) {
		if(c[i]) {
			if(f) cout << " ";
			cout << c[i] << " " << i;
			f = 1;
		}
	}
	if(f == 0) cout << "0 0";
	cout << endl;
	
	//多项式相加 
	for(int i = 0; i <= 1000; i ++) {
		d[i] = a[i] + b[i];
	}
	f = 0;
	for(int i = 1000; i >= 0; i --) {
		if(d[i]) {
			if(f) cout << " ";
			cout << d[i] << " " << i;
			f = 1;
		}
	}
	if(f == 0) cout << "0 0";
	
	return 0;
}

多项式相乘时要用+=赋值,合并同类项

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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