求导

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 n x ​ 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。数字间以空格分隔，但结尾不能有多余空格。注意“零多项式”的指数和系数都是 0，但是表示为 0 0 。 输入样例: 3 4 -5 2 6 1 -2 0 输出样例: 12 3 -10 1 6 0这道题目不难，但是刚开始的零多项式困惑了我好久（数学太菜！），上网查了一下：原来零多项式就是结果为0的多项式。这个概念搞清楚后就简单多了。另外还有输入时读取数据的问题，用Ctrl+Z表示文件结束符EOF。如何告诉程序输入已经结束了呢？在Windows下，输入完毕后先按Enter，再按Ctrl+Z键，最后再按Enter键即可结束输入。在Linux下，输入完毕后按Ctrl+D键即可结束。我的思路：计算系数coe与ind的成绩，如果为0则不输出；否则输出导数形式coe*ind ind-1。另外要注意每次输出时要判断是否为第一次输出（与题目要求输出格式相符合）。最后判断一下是否有输出，如果没有输出，则给定的多项式的导数项为零多项式。 #include <bits/stdc++.h> using namespace

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 n x ​ 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。数字间以空格分隔，但结尾不能有多余空格。注意“零多项式”的指数和系数都是 0，但是表示为 0 0 。 输入样例: 3 4 -5 2 6 1 -2 0 输出样例: 12 3 -10 1 6 0思路：　　这个题目非常简单但是容易出错：　　　　　　　　　　　　　　　　　　1、当所有多项式都是零的话，输出“0 0”　　　　　　　　　　　　　　　　　　2、输出的时候不能使用i==nodes.size()-1的方式控制空格的输出，因为无法得知哪一个才是最后一个才能输出的。很有可能只有第一个需要输出，而后面全是0 #include<iostream> #include<string> #include<vector> #include<string> #include<cstdio> #include<cmath> #include<string.h> #include<algorithm> #include<map> #include<stack> using

7-16 一元多项式求导（20 分） 设计函数求一元多项式的导数。 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。数字间以空格分隔，但结尾不能有多余空格。 输入样例: 3 4 -5 2 6 1 -2 0 输出样例: 12 3 -10 1 6 0思路：使用了sstream可以说是非常简单了，你要说不知道求导规则那就没办法了。要注意的是当零多项式和常数多项式的时候需要输出0 0，否则有两个测试用例过不去。 #include<stdio.h> #include<sstream> #include<iostream> using namespace std; int main() { string s; getline(cin, s); stringstream ss(s); int a, b, flag = 1; //flag用来标记输出是否为第一个控制多余空格，以及判断是否没有输出 while (ss >> a >> b){ if (a*b != 0 && flag != 1)cout << " "; if (a*b != 0) { cout << a*b << " " << b - 1; flag++; } } if (flag == 1)cout << "0

使用autograd来自动求导 在机器学习中，我们通常使用梯度下降来更新模型参数从而求解。损失函数关于模型参数的梯度指向一个可以降低损失函数值的方向，我们不断地沿着梯度的方向更新模型从而最小化损失函数。虽然梯度计算比较直观，但对于复杂的模型，例如多达数十层的神经网络，手动计算梯度非常困难。 为此MXNet提供autograd包来自动化求导过程。虽然大部分的深度学习框架要求编译计算图来自动求导，mxnet.autograd可以对正常的命令式程序进行求导，它每次在后端实时创建计算图从而可以立即得到梯度的计算方法。 下面让我们一步步介绍这个包。我们先导入autograd。 import mxnet.ndarray as nd import mxnet.autograd as ag 为变量附上梯度 假设假设我们想对函数f = 2 ＊ (x ＊＊ 2)求关于x的导数。我们先创建变量x，并赋初值。 x = nd.array([[1, 2], [3, 4]]) x [[ 1. 2.] [ 3. 4.]] <NDArray 2x2 @cpu(0)> 当进行求导的时候，我们需要一个地方来存x的导数，这个可以通过NDArray的方法attach_grad()来要求系统申请对应的空间。 x.attach_grad() 下面定义f。默认条件下，MXNet不会自动记录和构建用于求导的计算图

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。数字间以空格分隔，但结尾不能有多余空格。注意“零多项式”的指数和系数都是 0，但是表示为 0 0 。 输入样例: 3 4 -5 2 6 1 -2 0 输出样例: 12 3 -10 1 6 0 Python实现： nums = input().split() num = [] for i in nums: num.append(int(i)) nums = num result = [] for i in range(0, len(nums), 2): if nums[i] * nums[i+1] != 0: result.append(nums[i] * nums[i + 1]) result.append(nums[i + 1] - 1) if len(result) != 0: print(" ".join(str(i) for i in result)) else: print("0 0") 来源： CSDN 作者： Dora Yihong 链接： https://blog.csdn.net/lee1hong

文章目录 Tensor Autograd Autograd过程解析 结论 引用 Tensor Tensor（张量）是Pytorch中的基础计算单位，和numpy中的ndarray一样都是表示一个多维矩阵，不同的地方在于：Tensor既可以在CPU上运算也可以在GPU上进行运算，而ndarray只能在CPU上进行计算。 Tensor有三个重要的属性： data ：保存张量的值； grad ：保存该张量的梯度； grad_fn ：指向一个用于反向传播计算输入梯度的Function对象； 在创建Tensor默认是不使用梯度的，如果需要进行梯度计算需要设置属性： requires_grad = True Autograd Autograd是Pytorch的核心模块，该模块实现了深度学习算法的反向传播（BP）求导过程。在Pytorch中所有作用在Tensor上的操作，Autograd都能为其提供自动微分求导的操作。 在创建Tensor时，同设置属性 requires_grad 为 True 声明该Tensor需要计算梯度。 用户手动创建的Tensor的 grand_fn 属性默认是 None 。 在张量进行操作之后 grad_fn 就回被赋值为一个新的函数，该函数指向创建了该Tensor的Function对象。 Tensor 和 Function 共同组成一个非循环图，通过 grad_fn

PAT B1010 一元多项式求导 题目描述： 　　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。数字间以空格分隔，但结尾不能有多余空格。注意“零多项式”的指数和系数都是 0，但是表示为 0 0。 　　 输入样例: 　　 3 4 -5 2 6 1 -2 0 　　 输出样例: 　　 12 3 -10 1 6 0 参考代码： 1 /*********************************************** 2 PAT B1010 一元多项式求导 3 ***********************************************/ 4 #include <iostream> 5 #include <vector> 6 7 using namespace std; 8 9 int main() 10 { 11 vector<int> func; //储存系数和指数，偶数位是系数，奇数位是指数 12 13 int temp = 0; 14 while (cin >> temp) { 15 func.push_back

给定一句英语，要求你编写程序，将句中所有单词的顺序颠倒输出。 输入格式： 测试输入包含一个测试用例，在一行内给出总长度不超过 80 的字符串。字符串由若干单词和若干空格组成，其中单词是由英文字母（大小写有区分）组成的字符串，单词之间用 1 个空格分开，输入保证句子末尾没有多余的空格。 输出格式： 每个测试用例的输出占一行，输出倒序后的句子。 输入样例： Hello World Here I Come 输出样例： Come I Here World Hello #include <iostream> #include <sstream> #include <stack> using namespace std; int main() { stringstream ss; string str,tmp; stack<string> ans; getline(cin,str); ss<<str; while(ss>>tmp){ ans.push(tmp); } while(!ans.empty()){ cout<<ans.top(); ans.pop(); if(ans.size()!=0) cout<<" "; } system("pause"); return 0; } 来源： https://www.cnblogs.com/littlepage/p/11392193.html

设计函数求一元多项式的导数。 ​ n ​​（ n为整数）的一阶导数为 n x ​ 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。数字间以空格分隔，但结尾不能有多余空格。注意“零多项式”的指数和系数都是 0，但是表示为 0 0 。 输入样例: 3 4 -5 2 6 1 -2 0 输出样例: 12 3 -10 1 6 0 import java.util.Scanner; public class Main{//success public static void main(String[] args) { Scanner in = new Scanner(System.in); boolean flag = true; String s = in.nextLine(); in.close(); String[] s1 = s.split("\\s+"); for(int i = 0 ; i <= s1.length - 2 ; i += 2) { if(Integer.parseInt(s1[i + 1]) * Integer.parseInt(s1[i]) != 0) { if(!flag) { System.out.print("

#include <iostream> #include <stdio.h> #include <sstream> using namespace std; typedef struct note { int xs,zs; struct note *next; }note; note* CreatList() { note *head,*q,*p; head=(note*)malloc(sizeof(note)); head->next=NULL; q=head; string b; getline(cin,b); stringstream ss(b); int aa,bb; while(ss>>aa>>bb) { p=(note*)malloc(sizeof(note)); p->xs=aa; p->zs=bb; p->next=NULL; q->next=p; q=p; } return head; } note* QD(note* p) { note *head; head=p; while(p!=NULL) { if(p->zs!=0) { p->xs=p->xs*p->zs; p->zs=p->zs-1; } else { p->xs=0; p->zs=0; } p=p->next; } return head; } void Print(note* p) { int f