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。
我们可以使用数组来表示,但是会随着一个问题,如下图底部所表示的多项式,我们需要多大的数组来表示呢?显然需要使用2001个数组来表示,缺只有两项多项式,会有非常大一部分为0,会很浪费空间
空间复杂度指的是算法在运行过程中所需的额外存储空间,通常以数据结构所占用的额外空间大小来衡量。与时间复杂度不同,空间复杂度并非直接与输入规模相关,而是与算法的实现方式、数据结构的选择以及存储空间的利用情况有关。
CRC(Cyclic Redundancy Check)是一种常用的错误校验码,用于检测和纠正传输过程中的错误。在数据通信和存储中,CRC编码被广泛应用,因为它能够高效地检测错误,并且实现简便。
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。
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
排序 朴素排序 在链表建立的过程中可以直接完成排序功能,即建立一个新链表并将源数据一个一个存进新链表中,每个元素存储的位置在小于这个元素的节点和大于这个元素的节点之间 排序部分 func (s *sort_table) append(data int) { node := s.head for (node.next != nil) && (node.next.data.data <= data) { node = node.next } new_data :=
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
最近的工作中,要实现对通信数据的CRC计算,所以花了两天的时间好好研究了一下,周末有时间整理了一下笔记。
解题思路:勒让德多项式是描述矩形表面和口径的另外一组多项式集合,它的优点是具有正交性。由于存在正交性条件,高阶项系数趋于零,并且增加和删除一个项对其他项没有影响。
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。
看完题目和测试数据你或许会和我一样纳闷,题目要求的输出中 序列按指数降序排列,而测试数据中的示例输出却有升序的 有降序的 还有不是升序的也不是降序的。
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。
PS:上一篇说了线性表的顺序表和链式表表达,该片就写一下应用到现实数学中去,一元多项式的加减。
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
线性表分为顺序存储结构和链式存储结构,顺序存储结构已经在上一篇文章中讲过,本文就来介绍链式存储结构。
一道看似很水其实大有文章 对初学数据结构的同学大有裨益的好题 题源:pta数据结构自测第二题 题目描述 7-2 一元多项式的乘法与加法运算 (20 分) 设计函数分别求两个一元多项式的乘积与和。 输入格式: 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。 输出格式: 输出分2行,分别以指数递降方式输出乘积多项式以及和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。零多项式应输出0 0。 给出两种做法 (题目不难,坑点很多)正常做一开始只能过25%的数据 法一:常规思路用数组 乘法: a1 x^m * a2 x^n = (a1*a2) x^(m+n) (m>=0,n>=0) 加法: a1 x^n + a2 x^n = (a1+a2) x^n (n>=0) a[i][0]表示存放第i项的系数,a[i][1]表示存放第i项的指数 不解释看代码自然懂
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。
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
类别分细,查找方便,但管理麻烦,同样,类别分粗一点,查找麻烦,管理方便 所以综上所述, 数据结构的组织方式决定了方式的效率
本书编写了300多个实用而有效的数值算法C语言程序。其内容包括:线性方程组的求解,逆矩阵和行列式计算,多项式和有理函数的内插与外推,函数的积分和估值,特殊函数的数值计算,随机数的产生,非线性方程求解,傅里叶变换和FFT,谱分析和小波变换,统计描述和数据建模,常微分方程和偏微分方程求解,线性预测和线性预测编码,数字滤波,格雷码和算术码等。全书内容丰富,层次分明,是一本不可多得的有关数值计算的C语言程序大全。本书每章中都论述了有关专题的数学分析、算法的讨论与比较,以及算法实施的技巧,并给出了标准C语言实用程序。这些程序可在不同计算机的C语言编程环境下运行。
要求&&实现流程 📷 📷 📷 📷 📷 代码实现 #include<iostream> using namespace std; typedef struct LinkNode { int cofe;//系数 int exp;//次方 struct LinkNode* next; }LinkList,LinkNode; //初始化链表 void initLinkList(LinkList*& L) { L = new LinkList; L->next = NULL; } //尾插 void
数组又分为一维数组、二维数组、多维数组,实际上,一维数组足够,其他维数组只是为了方便逻辑上运算,从数据的存储上基本 同一维数组。
异或(xor)是一个数学运算符。它应用于逻辑运算。异或的数学符号为“⊕”,计算机符号为“xor”。其运算法则为:
第四阶段我们进行深度学习(AI),本部分(第一部分)主要是对底层的数据结构与算法部分进行详尽的讲解,通过本部分的学习主要达到以下两方面的效果:
多项式时间规约概念 : 【计算理论】计算复杂性 ( 多项式等价引入 | 多项式时间规约 )
所有 能够被 确定性 单个带子图灵机 , 在 多项式时间 内 , 能够被 判定的计算问题 ,
主要介绍循环链表和双向循环链表 循环链表 双向循环链表 2-1 对于一非空的循环单链表,h和p分别指向链表的头、尾结点,则有() 循环单链表判空: 设头结点front,尾节点rear: (front-
数据结构开讲啦!!!🎈🎈🎈 本专栏包括: 抽象数据类型 线性表及其应用 栈和队列及其应用 串及其应用 数组和广义表 树、图及其应用 存储管理、查找和排序 将从简单的抽象数据类型出发,深入浅出地讲解复数 到第二讲线性表及其应用中会讲解,运动会分数统计,约瑟夫环,集合的并、交和差运算,一元稀疏多项式计算器 到最后一步一步学会利用数据结构和算法知识独立完成校园导航咨询的程序。 希望我们在学习的过程中一起见证彼此的成长。💡💡💡 问题描述 约瑟夫环问题的一种描述是:将编号为1,2,...n的n个人按顺
所有 能够被 确定性 单个带子图灵机 , 在 多项式时间 内 , 能够被 判定的计算问题 ( 语言类 ) ,
This time, you are supposed to find A+B where A and B are two polynomials.
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)。
行列式在数学中,是一个函数,其定义域为det的矩阵A,取值为一个标量,写作det(A)或 | A | 。无论是在线性代数、多项式理论,还是在微积分学中(比如说换元积分法中),行列式作为基本的数学工具,都有着重要的应用。 行列式可以看做是有向面积或体积的概念在一般的欧几里得空间中的推广。或者说,在 n 维欧几里得空间中,行列式描述的是一个线性变换对“体积”所造成的影响。
设计函数分别求两个一元多项式的乘积与和。 输入格式: 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。
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:
在这文中,我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据是否每年收入超过25万
专栏链接 https://blog.csdn.net/shiliang97/category_9294537_2.html
计算复杂度 : 比较两个计算问题的复杂程度 , 首先求计算问题 时间复杂度的数量级 , 比较两个数量级的大小 , 进而得出 哪个计算问题的算法是更快的 ;
MLX90640 红外热成像仪测温模块开发笔记(五)阵列插值-由 32*24 像素到 512*384 像素
引用:https://zhuanlan.zhihu.com/p/103167410
在这文中,我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据(查看文末了解数据获取方式)是否每年收入超过25万
摘要:本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景,以及对整个课题做了一个完整的认识。接下来对拟合模型,多项式数学原理进行了详细的讲解,通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识。介绍多项式曲线拟合的基本理论,对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述,同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立。具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤,在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究,采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合,介绍了MATLAB的
雷锋网按:原文标题为《zkSNARKs in a nutshell》,作者是以太坊智能合约语言Solidity的发明人Christian Reitwiessner。译者杨文涛,授权转载自作者知乎专栏。 摘要: zkSNARKs(zero-knowledge succint non-interactive arguments of knowledge)的成功实现让我们印象深刻,因为你可以在不执行,甚至在不知道执行具体内容的情况下确定某个计算的结果是否正确——而你唯一知道的信息就是它正确地完成了。但是不幸的是,
为了用事实说明挖据机技术到底哪家强,PAT组织了一场挖据机技能大赛。请根据比赛结果统计出技术最强的那个学校。
设 \sum 是任意集合,\sum^* 是所有的长度有限的字符串 <x_1, .., x_n> ,其中 x_j 取自 \sum ,空字符串 <> ∈ \sum^* 。语言 L 是 \sum^* 的子集。在这种情况下,\sum 是语言 L 的子母表,\sum 中的元素是字母,L 中的元素是单词。如果有规则指定 \sum^* 中的字符串是否属于语言,该规则就被称为语法。如果 L_1 和 L_2 是基于同一个字母表的两个形式语言,且包含了相同的单词集,则称 L_1 和 L_2 是等价的。
想当年,其实估摸着也就大半年前,多多同学还在实验室瞪大眼睛盯着一种叫做xilinx系列的板子,调试着一种叫做VHDL的语言,还记得那个写代码的工具叫做Vivado,不知道大家听说过没有?那个时候,我想实现一个复杂的公式,涉及的计算稍微复杂点(比如来个开方)就要写一大串代码(虽然常用的复杂函数是有IP核可以调的),同时调试过程十分麻烦,甚至要具体到clock对齐。总而言之,十分难忘。那个时候业余时间写下一行Python代码解决一个问题,简直可以直呼“爽啊”。当然,硬件代码虽然难写,但毕竟计算速度、能耗比、并行优势一直很好,所以即便不好写,还是依旧使用广泛。
m 序列又叫做伪随机序列、伪噪声(pseudo noise,PN)码或伪随机码,是一种可以预先确定并可以重复地产生和复制、又具有随机统计特性的二进制码序列。
在这文中,我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据(查看文末了解数据获取方式)是否每年收入超过25万(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
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