为什么输入第二个及以后的测试数据都显示error input;

时间: 2024-03-23 11:43:55 浏览: 12
在使用 `getline` 函数读入字符串时,它会读取一行输入,包括输入行末的换行符。而在读取整数 `m` 时,我们使用了 `cin`,它会读取输入行末的换行符之前的内容,并将换行符留在输入流中。因此,在读取第二个及以后的测试数据时,程序会先读取输入流中的换行符,而不是读取整数 `m`,导致输入错误。 为了解决这个问题,我们可以在读取整数 `m` 之前使用 `cin.get()` 读取输入流中的换行符,以便后续读取整数 `m`。修改后的程序如下: ```c++ #include <iostream> #include <cstring> using namespace std; void strmcpy(char* s, char* t, int m); int main() { int repeat; cin >> repeat; cin.get(); for (int i = 0; i < repeat; i++) { char t[100], s[100]; int m; cin.getline(t, 100); cin.get(); // 读取输入流中的换行符 cin >> m; s[0] = '\0'; // 初始化字符串 s strmcpy(s, t, m); cout << s << endl; } return 0; } void strmcpy(char* s, char* t, int m) { int len = strlen(t); if (m > len || m < 1) { cout << "error input" << endl; } else { for (int i = m - 1; i < len; i++) { s[i - m + 1] = t[i]; } s[len - m + 1] = '\0'; // 在字符串末尾添加结束符 } } ``` 在上述程序中,我们在读取整数 `m` 前使用了 `cin.get()` 读取了输入流中的换行符,以确保后续读取整数 `m` 时不会受到影响。这样,即可正确地处理多组测试数据。

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解释以下每一行代码%% 初始化数据 clc clear close all %% 导入数据 data = xlsread('数据集.xlsx','Sheet1','A1:F100');%导入数据库 %% 划分训练集和测试集 TE= randperm(100);%将数据打乱,重新排序; PN = data(TE(1: 80), 1: 5)';%划分训练集输入 TN = data(TE(1: 80), 6)';%划分训练集输出 PM = data(TE(81: end), 1: 5)';%划分测试集输入 TM = data(TE(81: end), 6)';%划分测试集输出 %% 数据归一化 [pn, ps_input] = mapminmax(PN, 0, 1);%归一化到(0,1) pn=pn'; pm = mapminmax('apply', PM, ps_input);%引用结构体,保持归一化方法一致; pm=pm'; [tn, ps_output] = mapminmax(TN, 0, 1); tn=tn'; %% 模型参数设置及训练模型 trees = 100; % 决策树数目 leaf = 5; % 最小叶子数 OOBPrediction = 'on'; % 打开误差图 OOBPredictorImportance = 'on'; % 计算特征重要性 Method = 'regression'; % 选择回归或分类 net = TreeBagger(trees, pn, tn, 'OOBPredictorImportance', OOBPredictorImportance,... 'Method', Method, 'OOBPrediction', OOBPrediction, 'minleaf', leaf); importance = net.OOBPermutedPredictorDeltaError; % 重要性 %% 仿真测试 pyuce = predict(net, pm ); %% 数据反归一化 Pyuce = mapminmax('reverse', pyuce, ps_output); Pyuce =Pyuce'; %% 绘图 figure %画图真实值与预测值对比图 plot(TM,'bo-') hold on plot(Pyuce,'r*-') hold on legend('真实值','预测值') xlabel('预测样本') ylabel('预测结果') grid on figure % 绘制特征重要性图 bar(importance) legend('各因素重要性') xlabel('特征') ylabel('重要性') %% 相关指标计算 error=Pyuce-TM; [~,len]=size(TM); R2=1-sum((TM-Pyuce).^2)/sum((mean(TM)-TM).^2);%相关性系数 MSE=error*error'/len;%均方误差 RMSE=MSE^(1/2);%均方根误差 disp(['测试集数据的MSE为:', num2str(MSE)]) disp(['测试集数据的MBE为:', num2str(RMSE)]) disp(['测试集数据的R2为:', num2str(R2)]) 训练集测试集参数怎样选择?数据代表含义是什么?

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