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Python中怎么实现一元多项式的相加相乘运算

这期内容当中小编将会给大家带来有关Python中怎么实现一元多项式的相加相乘运算,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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class ListNode:
def init(self, x, y):
self.c = x
self.e = y
self.next = None
class Solution:
def ReadandLink(self,N):

    self.N=N

    a0=ListNode(0,0)
    a0.next=None
    c0=a0
    for i in range(1,N+1):
        c=int(input("系数:"))
        e=int(input("指数:"))
        b0=ListNode(c,e)
        a0.next=b0
        a0=b0
    return  c0

def add(head1,head2):

   node1=head1.next
   node2=head2.next
   add0=ListNode(0,0)
   add0.next=None
   head3=add0
   while(node1!=None and node2!=None):

       if(node1.e==node2.e ):
           add1=ListNode(node1.c+node2.c,node1.e)
           add0.next=add1
           add0=add1
           node1=node1.next
           node2=node2.next

       elif(node1.e>node2.e  ):
           add1=ListNode(node1.c,node1.e)
           add0.next=add1
           add0=add1
           if(node1.next!=None):
               node1=node1.next
           else:
               node1=node1.next
               break
       elif(node1.e

def multi(head1,head2):
multi_node1=head1.next
multi_node2=head2.next

add_two=ListNode(0,0)
add_two.next=None

while( multi_node1!=None):
multi0=ListNode(0,0)
multi0.next=None
head4=multi0

   while(multi_node2!=None):
       multi_c=multi_node1.c*multi_node2.c
       multi_e=multi_node1.e+multi_node2.e
       multi1=ListNode(multi_c,multi_e)
       multi0.next=multi1
       multi0 = multi1   
       multi_node2=multi_node2.next

   multi_node2=head2.next
   multi_node1=multi_node1.next
   add_two=add(add_two,head4)

return add_two

t1=Solution()
t2=Solution()
N1=int(input("多项式的项数:"))
head1=t1.ReadandLink(N1)
N2=int(input("多项式的项数:"))
head2=t2.ReadandLink(N2)
head3=add(head1,head2)
first=head3.next
print("加和结果")
while(first!=None):
print("系数=%d 指数等于%d"%(first.c,first.e))

first=first.next

head4=multi(head1,head2)
second=head4.next
print("乘积结果")
while(second!=None):

print("系数=%d 指数等于%d"%(second.c,second.e))

second=second.next

上述就是小编为大家分享的Python中怎么实现一元多项式的相加相乘运算了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道。


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