能否使这段代码更加简便
时间: 2023-07-23 11:03:41 浏览: 37
当然可以!我们可以使用一个数组来同时存储数字和字符,而不需要使用两个单独的容器。以下是修改后更简便的代码:
```cpp
#include <iostream>
using namespace std;
int main() {
int N;
cout << "请输入元素个数N:";
cin >> N;
char* arr = new char[N];
cout << "请输入" << N << "个数字和字符:" << endl;
for (int i = 0; i < N; i++) {
cin >> arr[i];
}
cout << "输出" << N << "个字符:" << endl;
for (int i = 0; i < N; i++) {
cout << arr[i] << " ";
}
delete[] arr;
return 0;
}
```
这段代码中,我们只使用一个字符指针 `char* arr` 来动态分配字符数组的内存空间,并将数字和字符都存储在同一个数组中。然后,我们按顺序输出这些字符。
希望这次修改的代码更符合您的要求!如果还有其他问题,请随时提问。
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代码生成(使用python生成简便计算并保存格式为xlsx)
您可以使用Python的openpyxl库来生成并保存简单计算结果为xlsx格式的文件。下面是一个示例代码:
```python
from openpyxl import Workbook
# 创建一个新的工作簿
workbook = Workbook()
# 选择默认的活动工作表
sheet = workbook.active
# 执行简单计算
a = 5
b = 10
c = a + b
# 在工作表中写入计算结果
sheet['A1'] = 'a'
sheet['B1'] = 'b'
sheet['C1'] = 'a + b'
sheet['A2'] = a
sheet['B2'] = b
sheet['C2'] = c
# 保存工作簿为xlsx文件
workbook.save("calculation.xlsx")
```
运行这段代码后,将会生成一个名为`calculation.xlsx`的xlsx文件,其中包含了简单的计算结果。您可以根据需要修改计算部分和保存的文件名。
时间划分怎么结合交叉检验,伪代码实现一下,简便一点
时间划分是将数据集按照时间顺序划分为训练集和测试集,以模拟实际应用场景中的预测和评估过程。交叉检验是一种评估模型性能的方法,它将数据集划分为若干个子集,每次用其中一个子集作为测试集,其他子集作为训练集,多次重复这个过程并求取平均值。将时间划分与交叉检验结合起来,可以更加准确地评估模型的性能。
伪代码实现如下:
1. 将数据集按照时间顺序划分为若干个时间段,例如每个时间段为1个月或1年。
2. 对于每个时间段,将该时间段的数据作为测试集,之前的数据作为训练集。
3. 对于每个时间段,进行k折交叉检验,即将训练集划分为k个子集,每次使用其中k-1个子集作为训练集,剩余的一个子集作为验证集,共进行k次训练和验证。
4. 对于每个时间段,计算k次验证的平均值,并记录下来。
5. 对于所有时间段的平均值进行加权平均,以得到整体的模型性能评估。
伪代码实现如下:
```
time_split_data = split_data_by_time(data, time_interval) # 按时间划分数据集
total_score = 0
total_weight = 0
for test_data in time_split_data:
train_data = get_train_data(time_split_data, test_data) # 获取训练集
k_score = 0
k_weight = 0
for train_set, val_set in k_fold_split(train_data, k): # 进行k折交叉检验
model = train_model(train_set) # 训练模型
score = evaluate(model, val_set) # 验证模型性能
weight = len(train_set) # 计算权重
k_score += score * weight
k_weight += weight
test_score = k_score / k_weight # 计算测试集得分
test_weight = len(test_data) # 计算测试集权重
total_score += test_score * test_weight
total_weight += test_weight
total_avg_score = total_score / total_weight # 计算加权平均得分
```