一元多项式相加算法的C++实现

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"数据结构实验报告 - 阚东 学号: 919106840420 GitHub: https://github.com/KendrickKan/CPP_NJUST/tree/master/NJUSTHomework/DataStructure 实验内容: 一元多项式的相加算法 源代码: C++实现" 在本次数据结构实验中,阚东同学实施了一元多项式相加的算法。实验主要分为以下几个部分: 1. **实验内容** 实验的核心是设计和实现一个C++程序,用于处理一元多项式的加法运算。一元多项式是由系数和指数对(系数表示多项式的值,指数表示x的幂)组成的链表结构。该程序需能合并两个一元多项式,并合并相同指数的项,同时删除相加后系数为0的项。 2. **源代码** 代码使用C++编写,采用链表结构存储多项式。链表中的每个节点包含三个字段:`coefficient`(系数)、`exp`(指数)和`next`(指向下一个节点的指针)。`add`函数实现了多项式相加的逻辑。 - 首先,通过`once`标签进入一个循环,比较两个多项式首项的指数,选择指数较小的作为新链表的头部。 - 然后,用两个指针`pa`和`pb`分别遍历两个多项式,当`pa`的指数小于`pb`时,将`pa`移动到下一节点;若`pa`的指数等于`pb`,则计算两节点的系数和。如果和不为0,更新`pa`节点的系数并继续遍历;如果和为0,则删除这两个节点,并重新开始循环(通过`goto once`)。 - 在处理相加为0的项时,需要检查是否为两个多项式的第一项,如果是,则可能需要调整头节点。 3. **算法说明** - 多项式相加的关键在于比较和合并相同指数的项。这里使用了两个指针同步遍历,避免了遍历次数的增加。 - 使用`goto`语句在处理相加为0的项时重新开始循环,虽然在某些编程实践中`goto`被认为是不推荐的,但在这种特定情况下,它简化了代码流程,使得算法更易于理解。 4. **实验结果** 虽然在提供的信息中没有给出具体的实验结果,但可以推测,该算法应能够正确地合并两个输入的一元多项式,并生成一个新的多项式链表,其中包含了所有非零项的正确组合。 通过这个实验,阚东同学掌握了链表数据结构的使用以及如何利用链表来表示和操作数学上的多项式。此外,他还学习了如何在实际问题中应用C++编程,包括结构体定义、动态内存管理和条件判断等编程技术。这个实验对于理解和掌握数据结构及算法有着重要的实践意义。
2024-09-06 上传
图像识别技术在病虫害检测中的应用是一个快速发展的领域,它结合了计算机视觉和机器学习算法来自动识别和分类植物上的病虫害。以下是这一技术的一些关键步骤和组成部分: 1. **数据收集**:首先需要收集大量的植物图像数据,这些数据包括健康植物的图像以及受不同病虫害影响的植物图像。 2. **图像预处理**:对收集到的图像进行处理,以提高后续分析的准确性。这可能包括调整亮度、对比度、去噪、裁剪、缩放等。 3. **特征提取**:从图像中提取有助于识别病虫害的特征。这些特征可能包括颜色、纹理、形状、边缘等。 4. **模型训练**:使用机器学习算法(如支持向量机、随机森林、卷积神经网络等)来训练模型。训练过程中,算法会学习如何根据提取的特征来识别不同的病虫害。 5. **模型验证和测试**:在独立的测试集上验证模型的性能,以确保其准确性和泛化能力。 6. **部署和应用**:将训练好的模型部署到实际的病虫害检测系统中,可以是移动应用、网页服务或集成到智能农业设备中。 7. **实时监测**:在实际应用中,系统可以实时接收植物图像,并快速给出病虫害的检测结果。 8. **持续学习**:随着时间的推移,系统可以不断学习新的病虫害样本,以提高其识别能力。 9. **用户界面**:为了方便用户使用,通常会有一个用户友好的界面,显示检测结果,并提供进一步的指导或建议。 这项技术的优势在于它可以快速、准确地识别出病虫害,甚至在早期阶段就能发现问题,从而及时采取措施。此外,它还可以减少对化学农药的依赖,支持可持续农业发展。随着技术的不断进步,图像识别在病虫害检测中的应用将越来越广泛。