有源程序test1-1.c，该程序的功能是：依次取出正长整型变量s中偶数位上的数（从右往左的顺序），构成一个新数放在t中。例如数为1234567的时，t 中的数为246；数为12345678的时，t 中的数为1357。改正其中的错误。 源程序test1-1.c代码如下： #include <stdio.h> void fun(long s , long t ) { long s1=10; s/=10; *t=s/10 ; while(s<0) { s=s%100; *t=s%10*s1; s1=s1*10; } } void main() { long s,t; scanf("%ld",&s); if(s>0) { fun(s,&t); printf("%ld\n", t); } else printf("s value error\n"); }

修改后的代码如下：

#include <stdio.h>
void fun(long s, long *t) {
    long s1 = 10;
    s /= 10;
    *t = s % 10;
    while(s > 0) {
        s /= 100;
        *t = (*t) + (s % 10) * s1;
        s1 *= 10;
    }
}

int main() {
    long s, t;
    scanf("%ld", &s);
    if(s > 0) {
        fun(s, &t);
        printf("%ld\n", t);
    }
    else
        printf("s value error\n");
    return 0;
}

主要修改如下：

1. 在函数`fun`中，将`s/=10`和`*t=s/10`的顺序交换，因为需要先获取偶数位上的数字。
2. 在`while`循环中，循环条件应该是`s>0`而不是`s<0`，否则会导致无限循环。
3. 在`while`循环中，每次循环应该将`s`除以100，而不是除以10，因为需要取偶数位上的数字。
4. 在`while`循环中，需要将新的数字放在`t`的高位，因此需要一个变量`s1`来表示当前位数，初始值为10，每次循环需要乘以10。

此外，`main`函数的返回值应该是`int`类型，应该加上`return 0;`语句。另外，函数`fun`中的第二个参数应该是一个指针类型。

相关问题

q = F.normalize(q.view(self.dim, 1), p=2, dim=0) #转置-----将张量q的形状变为self.dim行，1列的形状，然后使用F.normalize函数对其进行归一化操作 feat_all = F.normalize(feat_all, p=2, dim=1) #feat_all是一个特征矩阵，每一行代表一个样本的特征 #使用F.normalize函数对feat_all进行归一化操作，其中参数dim=1表示对每一行进行归一化。这样做可以确保每个样本的特征向量长度为1，使得它们在特征空间中具有相同的尺度 q2all = torch.mm(feat_all, q.view(self.dim, 1)).squeeze(-1) #计算节点与q之间的相似度 pos_len = torch.sum(labels, dim = 0) #正长节点 neg_len = q2all.size(0) - pos_len #异常节点 # pos [P]; neg [Neg] q2all_pos, q2all_neg = torch.split(q2all, [pos_len, neg_len], dim = 0)这段代码什么意思

这段代码的主要作用是计算节点与查询向量（q）之间的相似度，并将相似度分为正例（正常节点）和负例（异常节点）。

首先，使用`F.normalize`函数对查询向量（q）进行归一化操作，将其形状变为`self.dim`行，1列的形状。这可以确保查询向量的长度为1，使得其在特征空间中具有相同的尺度。

然后，使用`F.normalize`函数对特征矩阵（feat_all）进行归一化操作，其中参数`dim=1`表示对每一行进行归一化。这样做可以确保每个样本的特征向量长度为1，使得它们在特征空间中具有相同的尺度。

接下来，使用`torch.mm`函数计算特征矩阵（feat_all）与查询向量（q）之间的相似度。`torch.mm`函数将特征矩阵与查询向量进行矩阵乘法，并得到一个列向量。使用`squeeze(-1)`函数将该列向量的维度从1降低到0。

然后，使用`torch.split`函数将相似度分为正例（正常节点）和负例（异常节点）。`torch.split`函数接受两个参数，第一个参数是待分割的张量（这里是相似度），第二个参数是一个列表，指定分割后每部分的长度。在这里，列表中的第一个元素是正例的长度（即正常节点的数量），第二个元素是负例的长度（即异常节点的数量）。最终，将得到两个张量：`q2all_pos`表示正例的相似度，`q2all_neg`表示负例的相似度。

总结起来，这段代码的目的是对查询向量和特征矩阵进行归一化操作，并计算节点与查询向量之间的相似度，然后将相似度分为正例和负例。