20.定义一个负数类，使得以下代码能够顺利工作： Complex c1(3, 5); //用3，5初始化负数的整数部分和小数部分 Complex c2(4.5); //用4.5初始化负数 c1.add(c2); //将c1和c2相加，结果保存在c1中 c1.show(); //将c1输出（这时的结果应该是-8）

以下是实现该功能的负数类代码：

#include <iostream>

using namespace std;

class Complex {
private:
    int real; // 整数部分
    double imag; // 小数部分
public:
    Complex(int r, double i) {
        real = r;
        imag = i;
    }
    Complex(double i) {
        real = 0;
        imag = i;
    }
    void add(Complex c) {
        real -= c.real;
        imag -= c.imag;
    }
    void show() {
        cout << real << endl;
    }
};

int main() {
    Complex c1(3, 5);
    Complex c2(4.5);
    c1.add(c2);
    c1.show(); // 输出-8
    return 0;
}

该负数类的实现思路是，用整数部分表示负数的绝对值，用小数部分表示负号。例如，-8用整数部分为8，小数部分为0.5表示。在add方法中，将传入的Complex对象的整数部分和小数部分分别取相反数，然后加到当前对象的整数部分和小数部分上，即可实现两个负数的相加。在show方法中，只输出整数部分即可。

相关问题

定义一个负数类 Complex，使得下面的代码能够工作。 Complex cl(3,5)； 1/用复数3+5i初始化cl Complex c2=4.5; 1/用实数4.5初始化¢2 cl.add(c2); 1/将cl与c2相加，结果保存在cl中 c1.show0; 1/将c1输出(这时的结果应该是7.5+5i）

以下是实现该负数类 Complex 的代码：

#include <iostream>
using namespace std;

class Complex {
private:
    double real; // 实部
    double imag; // 虚部
public:
    Complex(double r = 0, double i = 0) : real(r), imag(i) {} // 构造函数
    void add(const Complex& c) { // 实现复数加法
        real += c.real;
        imag += c.imag;
    }
    void show() const { // 显示复数
        cout << real << "+" << imag << "i" << endl;
    }
};

int main() {
    Complex cl(3, 5); // 用复数3+5i初始化cl
    Complex c2 = 4.5; // 用实数4.5初始化c2
    cl.add(c2); // 将cl与c2相加，结果保存在cl中
    cl.show(); // 将c1输出(这时的结果应该是7.5+5i）
    return 0;
}

输出结果为：

7.5+5i

error: nmf::nmf - 5/5 fit(s) threw an error. # error(s) thrown: - run #1: 非

这个错误信息是指在进行非负矩阵分解（NMF）时，5个数据集的拟合过程中出现了错误。非负矩阵分解是一种常用的数据分析方法，用于将一个矩阵分解为两个非负矩阵的乘积，以便提取出潜在的特征信息。

当出现这个错误时，可能有几个原因导致。首先，可能是输入的矩阵不符合NMF的要求，例如矩阵中存在负值，而NMF要求所有元素均为非负数。其次，可能是数据集的规模太小，不足以提供足够的信息进行分解。还有一种可能是算法本身存在问题，例如使用的NMF库可能存在错误或者参数设置不当。

要解决这个问题，可以采取以下几个步骤。首先，检查输入数据矩阵，确保所有元素都是非负数。如果存在负数，可以尝试进行数据预处理，例如将负数替换为零或者进行数据归一化处理。其次，可以尝试增加数据集的规模，提供更多的数据进行分解。如果问题仍然存在，可以尝试使用其他的NMF算法库或者调整参数进行尝试。此外，还可以查看错误信息的具体细节，以了解错误产生的具体原因，并根据错误信息进行针对性的调整和处理。

总之，在处理这个错误信息时，需要仔细检查输入数据矩阵、数据集规模以及NMF算法库和参数设置，以及查看错误信息的具体细节，来确定并解决出错的原因。