多项式求和n个ac语言

以下是求解n个数的多项式和的AC语言代码：

#include <stdio.h>

int main()
{
    int n, i, x, sum = 0;

    printf("请输入n的值：");
    scanf("%d", &n);

    printf("请输入 %d 个数：", n);
    for (i = 1; i <= n; i++)
    {
        scanf("%d", &x);
        sum += x;  // 求和
    }

    printf("多项式和为：%d\n", sum);

    return 0;
}

输入n的值和n个数，然后累加求和。最后输出多项式和。

相关问题

使用线性表实现两个一元n次多项式求和

首先，我们需要定义一元多项式的数据结构，可以使用一个元素类型为结构体的线性表来表示：

typedef struct {
    int coef;   // 系数
    int exp;    // 指数
} PolyTerm;

typedef struct {
    PolyTerm *terms;    // 多项式的项
    int length;         // 多项式的项数
} Polynomial;

其中，`PolyTerm` 表示一个多项式的单个项，包含系数和指数；`Polynomial` 表示一个多项式，包含多个项和项数。

接下来，我们可以定义一个 `addPolynomial` 函数来实现两个多项式的求和：

Polynomial addPolynomial(Polynomial poly1, Polynomial poly2) {
    Polynomial result;
    result.terms = (PolyTerm *) malloc((poly1.length + poly2.length) * sizeof(PolyTerm));    // 分配内存
    result.length = 0;

    int i = 0, j = 0;
    while (i < poly1.length && j < poly2.length) {
        if (poly1.terms[i].exp > poly2.terms[j].exp) {
            result.terms[result.length++] = poly1.terms[i++];
        } else if (poly1.terms[i].exp < poly2.terms[j].exp) {
            result.terms[result.length++] = poly2.terms[j++];
        } else {
            result.terms[result.length].exp = poly1.terms[i].exp;
            result.terms[result.length++].coef = poly1.terms[i++].coef + poly2.terms[j++].coef;
        }
    }

    while (i < poly1.length) {
        result.terms[result.length++] = poly1.terms[i++];
    }
    while (j < poly2.length) {
        result.terms[result.length++] = poly2.terms[j++];
    }

    return result;
}

这个函数的实现思路是，先分配一个足够大的内存用于存放结果多项式的项，然后使用两个指针 `i` 和 `j` 分别指向两个多项式的第一个项，比较这两个项的指数，如果相同则将这两个项的系数相加，否则将指数较小的项加入结果多项式中，直到其中一个多项式的所有项都被考虑完毕，最后将剩余的项加入结果多项式中。

最后，我们可以按照以下方式调用 `addPolynomial` 函数来实现两个多项式的求和：

Polynomial poly1, poly2, result;
// 初始化 poly1 和 poly2

result = addPolynomial(poly1, poly2);
// 处理结果多项式

两个多项式求和两种算法

可以回答这个问题。对于两个多项式求和，可以使用暴力算法或者快速傅里叶变换算法。暴力算法的时间复杂度是O(n^2)，而快速傅里叶变换算法的时间复杂度是O(nlogn)。因此，对于大规模的多项式求和，使用快速傅里叶变换算法可以更加高效。