上一回，我讲了一下链表的定义和基本操作的实现；这一会我们来看一下链表相关的一个典型应用：一元多项式！一元多项式的定义
(1) plot是标准的绘图库，调用函数plot(x,y)就可以创建一个带有绘图的图形窗口（其中y是x的函数）。输入的参数为具有相同长度的数组（或列表）；或者plot(y)是plot（range(len(y)),y）的简写。
纠错码可以帮助 QR 读码器检测 QR 二维码中的错误并予以校正。继对文本数据编码后，本篇将继续介绍生成纠错码的过程。
一个集合 G 和该集合上的某种二元运算。群 G 中的两个元素通过某种二元运算可得到该群中的另一个元素。群要满足一些性质，比如交换律、结合律、元素存在逆等。
一、数组方法 创建数组：arange()创建一维数组；array()创建一维或多维数组，其参数是类似于数组的对象，如列表等 反过来转换则可以使用numpy.ndarray.tolist()函数，如a.tolist() 创建数组：np.zeros((2,3))，或者np.ones((2,3))，参数是一个元组分别表示行数和列数 对应元素相乘，a * b，得到一个新的矩阵，形状要一致；但是允许a是向量而b是矩阵，a的列数必须等于b的列数，a与每个行向量对应元素相乘得到行向量。 + - / 与
一、数组方法 创建数组：arange()创建一维数组；array()创建一维或多维数组，其参数是类似于数组的对象，如列表等 反过来转换则可以使用numpy.ndarray.tolist()函数，如a.tolist() 创建数组：np.zeros((2,3))，或者np.ones((2,3))，参数是一个元组分别表示行数和列数 对应元素相乘，a * b，得到一个新的矩阵，形状要一致；但是允许a是向量而b是矩阵，a的列数必须等于b的列数，a与每个行向量对应元素相乘得到行向量。 + - / 与 * 的运
引用：https://zhuanlan.zhihu.com/p/100636577 https://zhuanlan.zhihu.com/p/99260386
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。在上一小节介绍了多项式回归的基本思想，本小节主要介绍sklearn是如何对多项式进行封装的，之后介绍一种类似Linux中"|"管道的Pipeline类。
题目描述 一元 n 次多项式可用如下的表达式表示： 其中，aixi称为 i 次项，ai 称为 i 次项的系数。给出一个一元多项式各项的次数和系数，请按照如下规定的格式要求输出该多项式： 1. 多项式中
时间复杂度 : 描述一个算法执行的大概效率 ; 面试重点考察 ; 面试时对时间复杂度都有指定的要求 , 蛮力算法一般都会挂掉 ;
数字是我们在编程中最常接触的元数据。无论是在业务还是刷题，多半部分都是数字的运算，其次是字符串，再次是布尔。
一、常用对象操作：除了一般windows窗口的常用功能键外。 1、!dir 可以查看当前工作目录的文件。 !dir& 可以在dos状态下查看。 2、who 可以查看当前工作空间变量名， whos 可以查看变量名细节。 3、功能键： 功能键 快捷键 说明 方向上键 Ctrl+P 返回前一行输入 方向下键 Ctrl+N 返回下一行输入 方向左键 Ctrl+B
This time, you are supposed to find A×B where A and B are two polynomials.
根据弹性碰撞的法则使用事件驱动模拟模拟 N 个碰撞粒子的运动。这种模拟在分子动力学（MD）中被广泛应用，以理解和预测粒子级别的物理系统的性质。这包括气体中分子的运动，化学反应的动力学，原子扩散，球体堆积，围绕土星的环的稳定性，铈和铯的相变，一维自引力系统以及前沿传播。相同的技术也适用于其他涉及粒子系统的物理建模领域，包括计算机图形学，计算机游戏和机器人技术。我们将在第七章再次讨��其中一些问题。
在使用的时候，其实elemType只能是Type结构体或者Node结构体，因为在各个模板类和模板函数中，都用到了elemType的成员coef和exp，或者elemType的成员head，只有Type具有成员coef和exp，只有Node有head，直接使用具体的变量类型不更简单吗
1、!dir 可以查看当前工作目录的文件。 !dir& 可以在dos状态下查看。
[A,B,C,...] = textread(filename,format) 以指定的 format 将数据从文件filename 读入到 A、B、C 等变量中，直到整个文件读取完毕。将 filename 和 format输入指定为字符向量或字符串标量。textread 对于读取已知格式的文本文件非常有用。textread 可处理固定格式文件和任意格式文件。
参考博客 : 【组合数学】递推方程 ( 常系数线性非齐次递推方程 的 非齐次部分是 多项式 与 指数 组合方式 | 通解的四种情况 )
对于一元多项式，我们完全可以利用线性表P(a0,a1,a2,…,an)表示，这样的线性表在求两个多项式相加等操作时确实简单，但是多于如下的多项式：
芝加哥科学家 László Babai 发明了一种方法，能够用多项式的时间判断两个网络是否相同。 麻省理工学院的计算机科学家 Scott Aaronson 把它称为计算机理论领域十年以来最重要的成果。 斯坦福大学的计算机科学家 Ryan Williams 说，他一开始以为是个玩笑，特地查了下那天是不是愚人节。他认为新的算法有可能是过去十多年计算机科学理论最重要的突破。 图同构在 P/NP 问题的突破，能解决很多计算机的实际问题，毕竟很多任务都都可以归结为网络是否相同上。 图同构中即使很小的进步都会掀起
1010. 一元多项式求导 (25) 设计函数求一元多项式的导数。（注：xn（n为整数）的一阶导数为n*xn-1。） 输入格式：以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过1000的整数）。数字间以空格分隔。 输出格式：以与输入相同的格式输出导数多项式非零项的系数和指数。数字间以空格分隔，但结尾不能有多余空格。注意“零多项式”的指数和系数都是0，但是表示为“0 0”。 输入样例： 3 4 -5 2 6 1 -2 0 输出样例：
Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 8679 Accepted Submission(s): 3525
输入分2行，每行分别先给出多项式非零项的个数，再以指数递降方式输入一个多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过1000的整数）。数字间以空格分隔。
( 1 ) 递推方程标准形式 : 写出递推方程 标准形式 , 所有项都在等号左边 , 右边是
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设计函数求一元多项式的导数。（注：xn（n为整数）的一阶导数为nxn−1。）
在扩展库numpy和scipy中都有poly1d，用法一样，实际上是同一个库，scipy是基于numpy的。有图为证 本文代码主要演示如何使用poly1d进行多项式计算和符号计算。 >>> from
以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过 1000 的整数）。数字间以空格分隔。
对于一元多项式p(x)=p0+p1x+p2x2+…+pnxn，每个项都有系数和指数两部分，例如p2x2的系数为p2,指数为2。
现在网上讲生成函数的教程大多都是从 开始，但是我不认为这样有助于大家理解生成函数的本质。我最开始学的时候也是在这里蒙了好久，直到看到了朱全民老师的课件，才真正的理解了生成函数的本质——处理排列组合问题的有利工具，而不是简单的\(\frac{1}{1-x}\)的指标代换。所以这篇文章，我打算从最基本的排列组合问题写起，最后慢慢扩展到 。内容会比较基础，高端玩家可以直接看鏼爷的集训队论文
本篇再看 NP 问题之经典的 TSP 旅行商问题，对于一些 TSP 算法作出解答。
最常用的:按索引取值和赋值( v = a [i]-->取值操作, a [i] = v-->赋值操作)
1、根据一元多项式相加的运算规则，对于两个一元多项式中所有指数相同的项，对应系数相加，若其和不为零，则构成“和多项式”中的一项。
输入格式：以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过1000的整数）。数字间以空格分隔。
1）LFSR:线性反馈移位寄存器（linear feedback shift register, LFSR）是指给定前一状态的输出，将该输出的线性函数再用作输入的移位寄存器。异或运算是最常见的单比特线性函数：对寄存器的某些位进行异或操作后作为输入，再对寄存器中的各比特进行整体移位。
多项式链表必须是标准形式的，即多项式必须 严格 按指数 power 的递减顺序排列（即降幂排列）。 另外，系数 coefficient 为 0 的项需要省略。
4、一个m元多项式的每一项，最多有m个变元。如果用线性表来表示，则每个数据元素需要m+1个数据项，以存储一个系数值和m个指数值。
在matlab中符号变量间也可进行算术运算，常用算术符号：+、-、*、.*、\、.\、/、./、^、.^、 '、 .'，假设用符号变量A和B，其中A，B可以是单个符号变量也可以是有符号变量组成的符号矩阵。当A，B是矩阵时，运算规则按矩阵运算规则进行。
题目要求： 已知一元多项式：A(x)=a0+a1x+a2x2+a3x3+….anxn, B(x)= b0+b1x+b2x2+b3x3+….bmxm设计算法实现C(x)=A(x)+B(x)。功能包括输入多项式A，输入多项式B，求A和B的和，显示求和后的结果等操作。本题中，链表的第一个元素位置为1，链表的数据域有两个值 ： coef exp 其中coef为系数，exp为指数。 输入描述 各个命令以及相关数据的输入格式如下： 输入多项式A：A，接下来的n行是要输入的多项式，每一行数据有两个值， 第一个值代表系数，第二个值代表指数，当第一个值为0时，多项式A输入结束 输入多项式B：B，接下来的n行是要输入的多项式，每一行数据有两个值， 第一个值代表系数，第二个值代表指数，当第一个值为0时，多项式B输入结束 求多项式A和B的和：C 当输入的命令为E时，程序结束 输出描述 当输入的命令为C时，请输出A和B两个多项式的和，输出格式与输入格式相同 注意，所有的元素均占一行 输入样例 A 3 1 1 2 -1 10 4 12 -1 100 0 1 B -4 0 1 1 -3 2 1 6 -1 9 10 12 1 100 0 1 C E 输出样例 -4 0 4 1 -2 2 1 6 -1 9 -1 10 14 12
有效加引号：理论上：必须在多项式时间内完成。应用上：在特定时间内完成(例如：一分钟内加密1G的数据)。
【导读】近日，机器学习工程师 George Seif 撰写了一篇探讨回归模型的不同方法以及其优缺点。回归是用于建模和分析变量之间关系的一种技术，常用来处理预测问题。博文介绍了常见的五种回归算法和各自的特点，其中不仅包括常见的线性回归和多项式回归，而且还介绍了能用于高维度和多重共线性的情况的Ridge回归、Lasso回归、ElasticNet回归，了解它们各自的优缺点能帮助我们在实际应用中选择合适的方法。 编译 | 专知 参与 | Yingying 五种回归模型及其优缺点 线性和逻辑斯蒂（Logistic）回
前言 周三晚上再更新一波，精力有限，尽可能做到每周两更。今天咱们讲讲算法，同时我在知乎上也开了一个数据结构与算法的专栏，大家可以去看看。算法与数据结构是编程的基石，但是现在由于各种库的存在导致
This time, you are supposed to find A+B where A and B are two polynomials.
线性和逻辑斯蒂（Logistic）回归通常是是机器学习学习者的入门算法，因为它们易于使用和可解释性。然而，尽管他们简单但也有一些缺点，在很多情况下它们并不是最佳选择。实际上存在很多种回归模型，每种都有自己的优缺点。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍在逻辑回归算法中使用多项式特征以解决非线性数据的分类问题，并通过具体的编程实现。
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