Polyn h = pb; Polyn p = pb -> next;

这是 C++ 代码，其中 `Polyn` 是一个自定义的数据类型或类名（可能表示“多项式”）。`pb` 是一个指向 `Polyn` 类型的指针，`pb -> next` 表示访问 `pb` 所指向的对象的 `next` 成员（可能是一个指向下一个多项式的指针）。这些语句将 `pb` 和 `pb -> next` 所指向的对象分别赋值给 `h` 和 `p` 两个变量。

相关问题

Polyn subPolyn(Polyn a, Polyn b)//求解a-b { Polyn h = b; Polyn p = b->next; while(p) //将b的每一项系数都取相反数 { p->coef *= -1; p = p->next; } Polyn head = addPolyn(a, h); for (Polyn i = h->next; i != 0; i = i->next) //最后再将b的每项系数还原 { i->coef *= -1; } return head; }

这段代码的功能是实现多项式的减法，其中参数a和b分别为两个多项式。首先创建一个新的多项式h，将其赋值为b，然后遍历h的每一项，将其系数取相反数。接着调用addPolyn函数将a和h相加得到新的多项式head。最后再次遍历h的每一项，将其系数还原（即再次取相反数），并返回head。

需要注意的是，这段代码是伪代码，具体实现可能会有所不同。

Polyn MultiplyPolyn(Polyn pa, Polyn pb) { //求解并建立多项式a*b，返回其头指针 Polyn hf; Polyn pf; Polyn qa = pa -> next; Polyn qb = pb -> next; hf = (Polyn)malloc(sizeof(struct Polynomial));//建立头结点 hf -> next = NULL; for(;qa;qa = qa->next) { for(qb = pb -> next;qb;qb = qb -> next) { pf = (Polyn)malloc(sizeof(struct Polynomial)); pf -> coef = qa -> coef * qb -> coef; pf -> expn = qa -> expn + qb -> expn; Insert(pf, hf);//调用Insert函数以合并指数相同的项 } } return hf; }从时间、空间复杂度上分析算法效率，或者从其它算法主要评价指标进行分析，

该算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n为多项式的项数。这是因为算法使用了两个循环嵌套，每次都需要遍历整个多项式，因此总的时间复杂度为n*n=n^2。

空间复杂度方面，算法需要额外的空间来存储结果多项式，以及每次循环中需要动态分配的节点。每个节点需要存储系数和指数，因此总的空间复杂度也为O(n^2)。

综上所述，该算法的效率不是很高，特别是在对大规模多项式进行运算时，会出现较明显的时间和空间瓶颈。如果需要处理大规模多项式，可以考虑使用更高效的算法，如快速傅里叶变换（FFT）算法或者Karatsuba算法。