1002. A+B for Polynomials (25)

本文介绍了一种解决多项式加法问题的算法实现,输入两个多项式,输出它们的和。该算法使用C++编写,能够高效处理多项式的加法运算,并确保结果精确到小数点后一位。

This time, you are supposed to find A+B where A and B are two polynomials.

Input

Each input file contains one test case. Each case occupies 2 lines, and each line contains the information of a polynomial: K N1 aN1 N2 aN2... NK aNK, where K is the number of nonzero terms in the polynomial, Ni and aNi (i=1, 2, ..., K) are the exponents and coefficients, respectively. It is given that 1 <= K <= 10,0 <= NK < ... < N2 < N1 <=1000.

Output

For each test case you should output the sum of A and B in one line, with the same format as the input. Notice that there must be NO extra space at the end of each line. Please be accurate to 1 decimal place.

Sample Input
2 1 2.4 0 3.2
2 2 1.5 1 0.5
Sample Output
3 2 1.5 1 2.9 0 3.2


多项式系数处理,比天梯赛初赛要简单许多.

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <algorithm>
#include <string.h>
#include <string>
#include <cmath>

#define maxn 1010
const int INF = 0x3ffffff;
double res[1010];
int cnt;
using namespace std;

int Get_count(){
    int temp=0;
    for(int i=0;i<=cnt;i++){
        if(res[i]){
            temp++;
        }
    }
    return temp;
}


void traverse(){
    int flag=0;
    printf("%d",Get_count());
    for(int i=cnt;i>=0;i--){
        //if(flag++) printf(" ");
        if(res[i]){
            printf(" %d %.1f",i,res[i]);
        }
    }
}


void input(){
    int n,index;
    double val;
    cin>>n;
    for(int i=0;i<n;i++){
        cin>>index>>val;
        cnt=max(cnt,index);
        res[index]+=val;
    }
}

int main(){
    cnt=-INF;
    memset(res,0,sizeof(res));
    for(int j=0;j<2;j++)
        input();
    traverse();
    return 0;
}


内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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