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;
}


基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论析与仿真验证相结合。
1002 A+B for Polynomials 是一道编程题目,通常是在考察Java中处理多项式加法的问题。在这个问题中,你需要编写一个程序,让用户输入两个多项式的系数(如a_n*x^n + a_{n-1}*x^{n-1} + ... + a_1*x + a_0的形式),然后计算它们的和,并按照同样的形式表示出来。 在Java中,你可以创建一个`Polynomial`类,包含一个数组来存储系数和最高次数的信息。用户输入的每个多项式可以被解析成这样的结构,然后通过遍历并累加系数来完成加法操作。最后,将结果转换回字符串形式展示给用户。 以下是简化版的代码示例: ```java class Polynomial { int[] coefficients; int degree; // 构造函数,初始化数组 public Polynomial(int[] coeffs) { coefficients = coeffs; degree = coefficients.length - 1; } // 加法方法 Polynomial add(Polynomial other) { Polynomial result = new Polynomial(new int[coefficients.length + other.coefficients.length]); for (int i = 0; i < coefficients.length; ++i) { result.coefficients[i] += coefficients[i]; } for (int i = 0; i < other.coefficients.length; ++i) { result.coefficients[i + coefficients.length] += other.coefficients[i]; } result.degree = Math.max(degree, other.degree); return result; } @Override public String toString() { StringBuilder sb = new StringBuilder(); if (degree >= 0) { for (int i = degree; i >= 0; --i) { sb.append(coefficients[i]).append('*x^').append(i).append(" + "); } // 移除最后一个 " + " sb.setLength(sb.length() - 2); } else { sb.append("0"); } return sb.toString(); } } // 主函数示例 public static void main(String[] args) { Polynomial poly1 = new Polynomial(...); // 用户输入第一个多项式的系数 Polynomial poly2 = new Polynomial(...); // 用户输入第二个多项式的系数 Polynomial sum = poly1.add(poly2); System.out.println("Result: " + sum); } ```
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