int data = *(arr_p[i] + j);

时间: 2024-05-30 22:12:06 浏览: 93
这行代码是从一个二维数组中取出一个元素,并将它赋值给整型变量 data。arr_p 是一个指向指针数组的指针,i 是指针数组中的一个下标,*(arr_p[i] + j) 就是指针数组中第 i 个指针所指向的一维数组中的第 j 个元素。由于它是一个指针,因此需要解引用操作符 * 来访问它所指向的值。最后将该值赋给整型变量 data。
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#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #include"Ismax.h" #include<math.h> double intsummax(int* p, int num); int main() { FILE* fp; fp = fopen("data01.dat", "r"); if (fp == NULL) { printf("do not find the file!\n"); system("pause"); exit(0); } fseek(fp, 0L, SEEK_END); long a = ftell(fp); int x = a / sizeof(int);//变量的个数 rewind(fp); int *arr; arr = (int*)malloc((x) *4);//给arr分配内存 if (arr == NULL) { printf("failed to make the pin\n"); exit(0); } for (int i = 0; i < x; i++) { fscanf(fp,"%d",arr+i*4); } fclose(fp); //接下来进行冒泡排序 for (int i = 0; i < x; i++) { for (int j = i; j <= x-1; j++) { if (*(arr + j * 4) < *(arr + j * 4 + 4)) { int temp; temp = *(arr + j * 4 ); *(arr + j * 4) = *(arr + j * 4 + 4); *(arr + j * 4 + 4) = temp; } } } double z = intsummax(arr, 10); FILE* output; output = fopen("result.dat", "w"); if (output == NULL) { printf("failed to find the file\n"); free(arr); exit(0); } for (int i = 0; i < 10; i++) { fprintf(output, "%d", *(arr + i*4)); } fclose(output); free(arr); return 0; } double intsummax(int* p, int num)//算和的立方根的 { int s = 0; for (int i = 0; i < 10; i++) { s = s + *(p + i * 4); } return pow(3, s); }

你好!这段代码是读取一个文件中的整数,对这些整数进行冒泡排序,然后选择前10个整数,计算它们的和的立方根,最后将这10个整数输出到另一个文件中。其中,函数intsummax计算了前10个整数的和的立方根。这个程序看起来比较简单,但还是有一些需要注意的地方。比如,在分配内存时应该使用x * 4而不是x,因为一个int类型占用4个字节。另外,在使用fscanf函数读取文件时,应该使用arr+i*4而不是arr+i,因为指针arr的类型是int*,每次加一相当于向后移动4个字节。最后,注意输出文件时应该加上换行符,否则所有的整数会挤在一起。

void sortByEducation() { Node* p = head->next; int length = 0; while (p != nullptr) { length++; p = p->next; } Employee* arr = new Employee[length]; p = head->next; for (int i = 0; i < length; i++) { arr[i] = p->data; p = p->next; } for (int i = 0; i < length - 1; i++) { for (int j = 0; j < length - i - 1; j++) { if (arr[j].getEducation() > arr[j + 1].getEducation()) { Employee temp = arr[j]; arr[j] = arr[j + 1]; arr[j + 1] = temp; } } } for (int i = 0; i < length; i++) { arr[i].printInfo(); } delete[] arr; }解释代码

这段代码实现了一个按照职工学历排序的功能,代码中使用了链表和冒泡排序的方法。 首先,代码通过遍历链表计算链表长度,并根据长度创建了一个长度为 length 的 Employee 数组 arr。 然后,代码再次遍历链表,将链表中每个节点的 Employee 数据依次存储到数组 arr 中。 接下来,代码使用两层循环实现冒泡排序,将数组 arr 中的 Employee 数据按照职工学历从小到大排序。 最后,代码再次遍历数组 arr,输出排序后的结果,并释放数组内存。 需要注意的是,代码中的 Employee 类需要实现 getEducation() 和 printInfo() 两个方法,分别用于获取职工学历和输出职工信息。
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arr0 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]) arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]) arr2 = np.array(input("请输入连续24个月的车辆销售数据,元素之间用空格隔开:").split(), dtype=float) arr3 = np.array(input("请输入连续24个月的配件销售数据,元素之间用空格隔开:").split(), dtype=float) data_array = np.vstack((arr0, arr1, arr2, arr3)) data_matrix = data_array.T data = pd.DataFrame(data_matrix, columns=['num', 'month', 'car sales', 'sales']) data = data[['month', 'car sales', 'sales']] train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.3) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data_scaled = scaler.fit_transform(data) train_size = int(len(data_scaled) * 0.7) test_size = len(data_scaled) - train_size train, test = data_scaled[0:train_size,:], data_scaled[train_size:len(data_scaled),:] def create_dataset(dataset, look_back=1): X, Y = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back): X.append(dataset[i:(i+look_back), :]) Y.append(dataset[i+look_back, :]) return np.array(X), np.array(Y) look_back = 3 X_train, Y_train = create_dataset(train, look_back) X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back) model = Sequential() model.add(LSTM(4, input_shape=(look_back, 3))) model.add(Dense(3)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(X_train, Y_train, epochs=100, batch_size=1, verbose=0) train_predict = model.predict(X_train) test_predict = model.predict(X_test) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) Y_train = scaler.inverse_transform(Y_train) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) Y_test = scaler.inverse_transform(Y_test) last_month = data_scaled[-look_back:] last_month = last_month.reshape((1, look_back, 3))#1,12,3 next_month = model.predict(last_month) next_month = scaler.inverse_transform(next_month) print('下个月的预测结果是:', round(next_month[0][2])),如何将以下代码插入,def comput_acc(real,predict,level): num_error=0 for i in range(len(real)): if abs(real[i]-predict[i])/real[i]>level: num_error+=1 return 1-num_error/len(real) a=np.array(test_data[label]) real_y=a real_predict=test_predict print("置信水平:{},预测准确率:{}".format(0.2,round(comput_acc(real_y,real_predict,0.2)* 100,2)),"%")

解释def data_init(): row_x = int(input('输入第一个矩阵总行数:')) col_x = int(input('输入第一个矩阵总列数:')) arr_row_1 = input('输入第一个矩阵的行号数组(使用空格隔开 应小于总行数):') row_1 = [int(n) for n in arr_row_1.split()] # 将输入每个数以空格键隔开做成数组 arr_col_1 = input('输入第一个矩阵的列号数组(使用空格隔开 应小于总列数):') col_1 = [int(n) for n in arr_col_1.split()] arr_data_1 = input('输入第一个矩阵的数据数组(使用空格隔开):') data_1 = [int(n) for n in arr_data_1.split()] row_y = int(input('输入第二个矩阵总行数:')) col_y = int(input('输入第二个矩阵总列数:')) arr_row_2 = input('输入第二个矩阵的行号数组(使用空格隔开 应小于总行数):') row_2 = [int(n) for n in arr_row_2.split()] arr_col_2 = input('输入第二个矩阵的列号数组(使用空格隔开 应小于总列数):') col_2 = [int(n) for n in arr_col_2.split()] arr_data_2 = input('输入第二个矩阵的数据数组(使用空格隔开):') data_2 = [int(n) for n in arr_data_2.split()] coo_1 = coo_matrix((data_1, (row_1, col_1)),shape=[row_x,col_x])#创建稀疏矩阵 coo_2 = coo_matrix((data_2, (row_2, col_2)),shape=[row_y,col_y]) matrix_1 = coo_1.toarray() # 三元组转化为二维数组来表示稀疏矩阵 matrix_2 = coo_2.toarray() print('\n===== 生成矩阵如下 =====') print('------ 矩阵一 -----') print(matrix_1) print('------ 矩阵二 -----') print(matrix_2) print() return matrix_1, matrix_2

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