void add1() { Time=time(NULL); drawTheGameBox(); int num_rand_1,num_rand_2; int n,y=3,x=26; srand(time(NULL)); for(int i=0;i<18;i++) { gotoxy(25,y+=1); num_rand_1=rand()%11; num_rand_2=rand()%11; printf("%2d+%2d=",num_rand_1,num_rand_2); scanf("%d",&n); if(n==num_rand_1+num_rand_2) { gotoxy(65,y); n++; sorce+=10; printf("答对啦！"); gotoxy(x+=1,22); printf("★"); drawTheGameBox(); }else{ gotoxy(65,y); printf("答错啦，继续加油！"); drawTheGameBox(); } }如何将上述代码中num_rand_1+num_rand_2的’+’改为从‘+’，‘-’，‘*’，‘/’这四个字符中随机抽取一个输出

你可以使用rand()函数生成一个0到3的随机整数，然后根据不同的数值输出不同的运算符。例如：

int operator_index = rand() % 4;
char operator_char;
switch(operator_index) {
    case 0:
        operator_char = '+';
        break;
    case 1:
        operator_char = '-';
        break;
    case 2:
        operator_char = '*';
        break;
    case 3:
        operator_char = '/';
        break;
}
printf("%2d %c %2d = ", num_rand_1, operator_char, num_rand_2);

这样就可以实现将运算符随机抽取一个输出。

相关问题

void Gameover() { int n, highScore; int i,j=1; for (i = 2; i <= 25; i++) { for (j = 15; j <= 89; j++) { gotoxy(j, i); if (i == 2 || i == 25) printf("■"); else if (j == 15 || j == 89) printf("■"); } } fstream file; file.open("highscore.txt", ios::in); if (file.is_open()) { file >> highScore; if (sorce > highScore) { highScore = sorce; file.close(); file.open("highscore.txt", ios::out | ios::trunc); file << highScore; } gotoxy(30, 10); cout << "历史最高得分：" << highScore << endl; } else { gotoxy(30, 10); cout << "无历史记录" << endl; highScore = 0; file.close(); file.open("highscore.txt", ios::out | ios::trunc); file << highScore; } gotoxy(20, 12); printf("\t\t ┏━━━━┓ ┏━━━━┓\n"); printf("\t\t\t\t分数: %ld 用时: %ds \n", sorce, time(NULL) - Time); printf("\t\t\t\t ┗━━━━┛ ┗━━━━┛\n"); gotoxy(35, 23); printf("1.继续游戏 2.返回上一级 3.退出游戏\n"); gotoxy(35, 24); printf("请输入[1 2 3]:[ ]\b\b"); } void add1() { Time=time(NULL); drawTheGameBox(); int num_rand_1,num_rand_2; int n,y=3,x=26; srand(time(NULL)); for(int i=0;i<18;i++) { gotoxy(25,y+=1); num_rand_1=rand()%11; num_rand_2=rand()%11; printf("%2d+%2d=",num_rand_1,num_rand_2); scanf("%d",&n); if(n==num_rand_1+num_rand_2) { gotoxy(65,y); n++; sorce+=10; printf("答对啦！"); gotoxy(x+=2,22); printf("★"); drawTheGameBox(); }else{ gotoxy(65,y); printf("答错啦，继续加油！"); drawTheGameBox(); } } system("cls"); Gameover(); scanf("%d",&n); switch(n) { case 1: system("cls"); sorce=0; add1(); break; case 2: system("cls"); sorce=0; add(); break; case 3: exit(0); break; default: system("cls"); gotoxy(42,24); printf("请重新输入！"); Gameover(); break; } }完善上述两段代码之间的功能

这两段代码之间的功能应该是实现游戏结束后的处理。可以将以下代码添加到这两段代码之间，实现以下功能：

- 输出当前得分。
- 输出当前用时。
- 调用更新历史最高得分的函数。
- 输出游戏结束提示信息。
- 输出继续游戏、返回上一级、退出游戏的选项。
- 等待用户输入选项，并根据选项进行处理。

具体实现如下：

// 输出当前得分
gotoxy(35, 8);
printf("当前得分：%ld", sorce);

// 输出当前用时
gotoxy(35, 9);
printf("当前用时：%ds", time(NULL) - Time);

// 更新历史最高得分
updateHighScore(sorce);

// 输出游戏结束提示信息
gotoxy(35, 11);
printf("游戏结束！");

// 输出选项
gotoxy(35, 13);
printf("1.继续游戏");
gotoxy(35, 14);
printf("2.返回上一级");
gotoxy(35, 15);
printf("3.退出游戏");
gotoxy(35, 16);
printf("请输入选项[1-3]: ");

// 等待用户输入选项，并根据选项进行处理
int option;
scanf("%d", &option);
switch (option) {
    case 1:
        system("cls");
        sorce = 0;
        add1();
        break;
    case 2:
        system("cls");
        sorce = 0;
        add();
        break;
    case 3:
        exit(0);
        break;
    default:
        system("cls");
        gotoxy(42, 24);
        printf("无效选项，请重新输入！");
        Gameover();
        break;
}

其中，`updateHighScore` 函数是用来更新历史最高得分的函数，可以参考前面的代码实现。

下面是我的模型部分定义，如果加入ResNet,应该怎么加 ： lstm2 = LSTM(128, return_sequences=True)(context_dim2) # 加入LSTM层 concat = concatenate([lstm1,lstm2]) # 增加一个TimeDistributed层，以便对每个时间步进行相同的处理 td = TimeDistributed(Dense(128, activation='relu'))(concat) td = TimeDistributed(Dropout(0.2))(td) lstm_out = LSTM(64, return_sequences=False)(td) # 加入LSTM层 lstm_out = Dense(32, activation='relu')(lstm_out) lstm_out = Dense(16, activation='tanh')(lstm_out) res = Dense(trainY.shape[1])(lstm_out)

如果要在您现有的模型中加入ResNet块，可以按照以下步骤进行：

1. 将输入数据连接到第一个LSTM层之前，以便保持原始输入的信息。具体来说，可以使用Keras中的Input层来定义输入数据，然后将其连接到LSTM层之前的卷积层中。

2. 定义ResNet块，将其插入到两个LSTM层之间。具体来说，可以按照ResNet块的结构，在两个LSTM层之间添加两个卷积层和一个跳跃连接。跳跃连接将输入数据直接连接到输出数据上，以便保留原始输入的信息。

3. 将ResNet块的输出连接到第二个LSTM层之前的Dense层中，以便进行下一步的处理。

4. 继续定义模型的输出层，并编译模型。

下面是一种可能的实现方法：

# 定义输入层
input_layer = Input(shape=(input_shape,))

# 定义卷积层和ResNet块
conv1 = Conv1D(64, kernel_size=3, padding="same")(input_layer)
bn1 = BatchNormalization()(conv1)
act1 = Activation("relu")(bn1)
conv2 = Conv1D(64, kernel_size=3, padding="same")(act1)
bn2 = BatchNormalization()(conv2)
shortcut = input_layer
add1 = Add()([bn2, shortcut])
act2 = Activation("relu")(add1)

# 定义LSTM层和TimeDistributed层
lstm1 = LSTM(128, return_sequences=True)(act2)
context_dim2 = Input(shape=(time_steps, feature_dim))
lstm2_input = TimeDistributed(Dense(64))(context_dim2)
concat = concatenate([lstm1, lstm2_input])
td = TimeDistributed(Dense(128, activation='relu'))(concat)
td = TimeDistributed(Dropout(0.2))(td)

# 定义ResNet块
conv3 = Conv1D(64, kernel_size=3, padding="same")(td)
bn3 = BatchNormalization()(conv3)
act3 = Activation("relu")(bn3)
conv4 = Conv1D(64, kernel_size=3, padding="same")(act3)
bn4 = BatchNormalization()(conv4)
add2 = Add()([bn4, td])
act4 = Activation("relu")(add2)

# 定义LSTM层和输出层
lstm_out = LSTM(64, return_sequences=False)(act4)
lstm_out = Dense(32, activation='relu')(lstm_out)
lstm_out = Dense(16, activation='tanh')(lstm_out)
output_layer = Dense(trainY.shape[1])(lstm_out)

# 定义模型
model = Model(inputs=[input_layer, context_dim2], outputs=output_layer)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

需要注意的是，这只是一种可能的实现方法，具体的实现方式可能会因为数据集的不同而有所变化。您需要根据自己的情况进行调整和优化。