一级标题 1010 一元多项式求导 c++ 读题定要要仔细 ，这题我居然题目理解的一直是错的 我一直以为这题是 单项式求导，一下子给出那么多对 数然后一下子分别求求出他们的导数，但这题居然是多项式求导。 这题第一次写只对了两个测书点 时隔一个多月，终于再看着别人的代码情况下写出
// 19 points #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main(){ int k1, e1, first = 0; while(scanf("%d %d", &k1, &e1) != EOF){ int k2 = k1 * e1, e2 = e1 - 1; if(e2 >= 0) cout << (first ? " "
机器想要在网络环境中和其他机器开展沟通，就必须拥有自己的ip地址。那么怎样才能将两台电脑连接起来呢？ 你会说，买个路由器不就行了。（路由器通过路由链路将不同ip地址的机器连接在一起。所以无线网是通过路由器将手机与电脑的网线链路在一起，这样手
题面传送门 首先是牛顿迭代。 举个例子，你要求\(x^2-a=0\)并且你不会解一元二次方程。 然后你先找到一个\(x_0\)算出\(x=x_0\)的当前值。 然后求当前点\(x_0\)的切线，大概是\(y=f'(x_0)(x-x_0)+f(x_0)\) 带入\(y=0\)就可以解得\(x=x_0+\frac{f(x_0)}{f'(x_0)}\) 然后这样迭代下午精
MTT是什么？ 看这样一道例题： P4245 【模板】任意模数多项式乘法 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) 这道题有2个解法，一种就是MTT（基于FFT），一种就是任意模数NTT。 今天主要介绍MTT。 一个多项式： 设A1(X)=A(X)/M.B1(X)=A(X)%M 那么，A(X)=A1(X)*M+B1(X)。 为什么要这么转换，因
昨天看群里讨论哈希使用自然溢出被卡的问题，突然想到一个问题，就是为什么需要使用双模去做字符串哈希才能有效保证正确率呢？ 把n个元素放进m个桶里面，不发生冲突的概率： \[P = e^{\frac{-n(n-1)}{2m}) \]求解这个式子可以得知，要求正确率达到1e-9级别的话，m大概需要n的平方的量级。但是
1.多项式暴力操作 多项式求逆：给定\(F(x)\)，求\(G(x)\)使得\(G(x)F(x)=1\) \[g_i=-\frac{1}{f_0}\sum_{j=0}^{i-1}g_j\times f_{i-j} \]其中\(g_0=\frac{1}{f_0}\)。 多项式\(\ln\)：给定\(F(x)\)，保证\(f_0=1\)，求\(G(x)=\ln F(x)\) \[g_i=f_i-\sum_{j=0}^{i-1}j\times g_j\ti
前言： 他在讲什么，我多项式学了个寂寞…… 右下角有目录请放心使用（并不 右下角的目录只能提取2级标签呢…… 有关多项式 元 传送门： 【百度百科】元 元(variable (或element))， 是数学的基本概念之一，研究问题中某种独立的对象称为“元”。 多项式或其他代数式中用文字字母所表示的一种
... 我只能说大概懂，但是现在用不到，没细学 代码就是写个模版，到博客里吃灰吧（bushi #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=6e6+7; const double pi=acos(-1); int n,m; struct node { double x,y; node operator + (const node&t) const {
数组： c1存"第一个"括号里 项系数 c2存"前两个"括号里 项系数。 后面每个括号里项系数均为1， 前面的..系数可能不为1，因为一直在更新 #include<bits/stdc++.h> using namespace std ; const int maxn=125; int n,c1[maxn],c2[maxn]; int main(){ while(cin>>n){ for(int i=0;i
FFT——快速傅里叶变换 卷积 一般来说在计算机上处理卷积通常是离散的，所以这里只介绍离散卷积 有两个序列\(\{a_n\},\{b_n\}\)，若将这两个序列按以下方式生成一个新序列\(\{c_n\}\) \[c_k=\sum\limits_{i=-\infty}^{+\infty} a_i\cdot b_{k-i} \]则新序列\(\{c_n\}\)称为
问题 1002 A+B for Polynomials (25 分) This time, you are supposed to find A+B where A and B are two polynomials. Input Specification: Each input file contains one test case. Each case occupies 2 lines, and each line contains the information of a polynomi
自己手摸的一套多项式板子，似乎常数并不是很优秀，优化中 默认模数P为998244353 namespace Poly{ void FWT_or(int *a,int len,int Ty){ for(int w=1;w<len;w<<=1) for(int j=0;j<len;j+=w*2) rep(i,0,w-1)a[i+j+w]+=a[i+j]*Ty; } void FWT_and(int *a,int len,int Ty){
文章目录 1 多项式曲线拟合函数 polyfit2 代码实现2.1 多项式与三角函数拟合2.2 多项式与二维点集拟合 1 多项式曲线拟合函数 polyfit polyfit — 多项式曲线拟合 主要有 3 种重载方式 NO.1 给定坐标点 (
模板： 字符串: [ ] Sa+O(1)height [ ] Sam+线段树合并 [ ] 广义Sam [ ] kmp [ ] ac自动机 [ ] Pam [ ] Manacher 筛法 [ ] 莫比乌斯反演 [ ] 线筛筛一般函数 [ ] 狄利克雷卷积及某些函数的性质 [ ] 杜教筛 [ ] min_25筛 多项式 [ ] fft,ntt,mtt [ ] 多项式全家桶（下降幂，插值，多
咕咕了好几天哈哈哈哈，因为这几天在忙一些其他事（bushi ，好吧其实就是自己太懒啦，从今天开始继续每天的算法练习 1010 一元多项式求导 (25 分) 设计函数求一元多项式的导数。（注：\(x^n\)（\(n\)为整数）的一阶导数为\(nx^{n−1}\)。） 输入格式: 以指数递降方式输入多项式非零项系数和指
1010 一元多项式求导 (25 分) 设计函数求一元多项式的导数。（注：xn（n为整数）的一阶导数为nxn−1。） 输入格式: 以指数递降方式输入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: 以与输入相同的格式输出导数多项式非零项的系数和指数。数字间以空
题目 1、三次多项式逼近sinx问题 1）题目分析： 用一个三次多项式在区间**[0,2π]内逼近函数sinx（在给定区间内，均匀选择20个采样点），求出三次多项式表达式，并画出三次多项式与sinx的比较曲线”，知主要内容如下： ①sin(x) 在[0，2π]均匀选取20个采样点； ②三次多项式逼近，也即多项式拟合*
多项式回归 是对数据进行升维，升维可以让我们在观察Y结果变化的时候考虑更多的特征， 增减维度后变成 升高维度之后，可以把数据由非线性变化 变成线性变化，然后使用线性的模型来更好的拟合
【高等代数】2. 多项式(2) 目录【高等代数】2. 多项式(2)1.4 唯一析因定理1.5 实系数与复系数多项式1.6 整系数与有理系数多项式 1.4 唯一析因定理 本节的主要内容是多项式的因式分解，为类比整数环和多项式环，先将整数环中的素数概念予以扩充，将素数扩展到负数上，具体而言，除了\(-1,0,1
考虑共有\(k\)个连通块，第\(i\)个联通块的大小为 \(s_i\) ，在最终生成的树的度数为 \(d_i\) 的方案数。 对应到prufer序列上就是 \[{k-2\choose d_1-1,d_2-1\cdots d_k-1}\prod {{s_i}^{d_i}}=\frac{(k-2)!}{\prod (d_i-1)!}\prod {{s_i}^{d_i}} \]看到这个\(d_i-1\)的形式似乎不是
数据来源 上篇文章对新型冠状病毒的数据进行了爬取，本文利用爬取到的数据进行一些数据分析。 爬虫教学连接 本文使用的jupyter进行数据分析（2021年1月1日到4月14日的数据 其中，4月12到4月14日的数据用于预测与模型评估（均方误差作为评价标准）） 知识预备 python的基本操作语句 pytho
一概念引入 1.1时间复杂度 在计算机处理一个问题时，往往需要一定的时间，假设把这个问题复杂化（将这个问题进行扩展），那么把计算机处理这类问题的时间变化速率，称为解决这种问题所用算法的时间复杂度。例如，一个枚举一定范围内的数字的问题，计算机所用时间会随着范围的变化而线性变化，由于
【自控原理专栏】 文章目录 A 复域数学模型 A.a传递函数 A.b 典型环节的传递函数 A 复域数学模型 A.a传递函数 1 为什么要引入传递函数： 微分方程模型的优缺点： 是时间域的数学模型，比较直观 借助于电子计算机可以迅速而准确的求得结果 不便于分析结构或参数变化对系统性能的
在机器学习中，通过增加一些输入数据的非线性特征来增加模型的复杂度通常是有效的。一个简单通用的办法是使用多项式特征，这可以获得特征的更高维度和互相间关系的项。这在 PolynomialFeatures 中实现: >>> import numpy as np >>> from sklearn.preprocessing import PolynomialF
