一元稀疏多项式计算器的代码实现

一元稀疏多项式的计算通常涉及高效地存储和操作那些系数非零的有限项。在Python中，我们可以利用`numpy`库结合自定义的数据结构来实现这个功能。这里是一个简单的例子：

import numpy as np

class SparsePolynomial:
    def __init__(self):
        self.coeffs = []  # 存储系数，值为0表示不存在该项

    def add_term(self, term, coefficient):
        self.coeffs.append((term, coefficient) if coefficient else (term, 0))

    def evaluate(self, x):
        result = 0
        for term, coeff in self.coeffs:
            result += coeff * x ** term
        return result

# 使用示例
sparse_poly = SparsePolynomial()
sparse_poly.add_term(2, 5)  # 添加x^2 + 5
sparse_poly.add_term(4, 0)   # 添加常数项x^4，实际系数为0，不会影响结果
print(sparse_poly.evaluate(3))  # 输出多项式在x=3时的值

在这个实现中，我们创建了一个`SparsePolynomial`类，它通过列表存储系数对（`term`, `coefficient`）。`add_term`方法用于添加新的项，`evaluate`方法则计算给定x值时的多项式值。