非常简单的题目,自己迷茫了。混乱了。

yiruirui0507 2010-08-19 07:12:26
目的:
写一个控制台程序,以C++程序源文件作为输入,统计出那个文件代码中的:
1.总行数
2.空行数
3.纯代码行数
4.纯注释行数
5.混合行数

注解:
空文件的总行数为1,仅一个空行
空行的定义为,忽略不可见字符后,该行无其它可见字符,并且不属于注释的一部分
非空行有两种分类:代码行和注释行
包含了注释的行,为注释行
包含了非注释的非空行,为代码行
只包含代码,不包含注释的非空行,为纯代码行,反之亦然
同时包含注释和代码的行,为混合行

#include <stdio.h> //头文件
/* main 主函数 */
int main()
{

return 0;
}

以上代码,
总行数7
空行1
纯注释行1
纯代码行4
混合行1

注意,总行数一定等于后四者的和,否则一定是错的。另,要考虑'\'做续行符的情况
不考虑#define替换

小弟代码如下:
#include<fstream>
#include<iostream>
#include<cstdlib>
using namespace std;
void main()
{
ifstream inf;
inf.open("a.txt");//这里我把a.cpp改成a.txt了,无所谓吧,内容一样,我怕搞混才改的
if(!inf)
{
cerr<<"打开文件失败"<<endl;
return;
}
int i=0;//总行数
int j=0;//纯注释行
int k=0;//空行
int m=0;//纯代码行
int n=0;//混合行
char line[100];
while(!inf.eof())
{
inf.getline(line,100);
if(line[0]==47)
++j;
if(strlen(line)==0)
++k;
for(int a=0;a<strlen(line);a++) //判断纯代码行的时候陷入迷茫了,求大虾们帮忙,考虑的因素太多
{
if(line[a]==47 && a!=0)
break;
else

++m;
}
++i;
//cout<<line<<endl;
}
cout<<i<<endl;
cout<<j<<endl;
cout<<k<<endl;
cout<<m<<endl;
cout<<n<<endl;
inf.close();
}
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haogeai123 2010-08-19
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印象中的上机试验题
AAA20090987 2010-08-19
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[Quote=引用 5 楼 luojcs 的回复:]
一楼二楼给了比较详细的解释,还有一点要注意,就是注释符号在字符串内 比如"////////"这个不能算注释应该算代码
还有"/**/"也是字符串代码不能算注释的。
这个有点编译原理词法分析的过程,C语言的注释很多编译器符合“大嘴法”,详细的请参考精通C语言之类的书籍。以下的网址可以看看,或者在论坛里再搜搜
http://szshdy.blog.163.com/blog/static/1322……
[/Quote]

还有"/**/"也是字符串代码不能算注释的。
这种情况最难处理,其他的都好办。。。
yiruirui0507 2010-08-19
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[Quote=引用 3 楼 taodm 的回复:]
去注释不是一个简单的题目。
你没认真想清所有的可能而已。先尽可能列举全所以情况后,再开始写代码
[/Quote]

什么是去注释?
luojcs 2010-08-19
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一楼二楼给了比较详细的解释,还有一点要注意,就是注释符号在字符串内 比如"////////"这个不能算注释应该算代码
还有"/**/"也是字符串代码不能算注释的。
这个有点编译原理词法分析的过程,C语言的注释很多编译器符合“大嘴法”,详细的请参考精通C语言之类的书籍。以下的网址可以看看,或者在论坛里再搜搜
http://szshdy.blog.163.com/blog/static/132201251201041285010558/
taodm 2010-08-19
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去注释不是一个简单的题目。
你没认真想清所有的可能而已。先尽可能列举全所以情况后,再开始写代码
job82824 2010-08-19
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包含这个"//"的才是注释行吧,楼上的可能弄混了哈。
但是要注意'/'是除法运算符,只有连着两个'/'或者首位是'/'的才是注释行。
yuhuaijun 2010-08-19
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注意处理空格和Tab("\t")

行数: 查找"\r\n", 有多少个就有多少行
注释行: 查找"\\\\", 出现的位置在行首,或出现的位置之间全部为空格/或是"\t"
纯代码行:行中未出现"\\"
混合行:查找"\\\\", 出现的位置之间不全是空格/"\t"

以上是针对单行注释:
对于"/*...*/", 当发现行中出现"/*"时就支查找"*/"出现在所在行所在位置
binbin1129 2010-08-19
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貌似很复杂的说。。。
yiruirui0507 2010-08-19
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#include<fstream>
#include<iostream>
#include<cstdlib>
using namespace std;
void main()
{
ifstream inf;
inf.open("a.txt");//这里我把a.cpp改成a.txt了,无所谓吧,内容一样,我怕搞混才改的
if(!inf)
{
cerr<<"打开文件失败"<<endl;
return;
}
int i=0;//总行数
int j=0;//纯注释行
int k=0;//空行
int m=0;//纯代码行
int n=0;//混合行
bool flag=false;//标志位
char line[100];
while(!inf.eof())
{
inf.getline(line,100);
++i;
if(line[0]==47)
{
++j;
continue;
}
if(strlen(line)==0)
{
++k;
continue;
}
flag = false;
for(int a=0;a<strlen(line);a++) //判断纯代码行的时候
{
if(line[a]==47 && a!=0) //说明是混合行,第一个字符不是,后面才出现
{flag=true;//包含注释符
break;
}

}
if(flag==true)
{
++n;
continue;
}
else
{
++m;
continue;
}
}
//cout<<line<<endl;
cout<<i<<endl;
cout<<j<<endl;
cout<<k<<endl;
cout<<m<<endl;
cout<<n<<endl;
inf.close();
}
内容概要:本文围绕“阶梯碳下考虑P2G-CCS与供需灵活响应的IES优化调度”展开,基于Matlab平台构建综合能源系统(IES)在阶梯式碳交易机制下的优化调度模型。研究深度融合电制气(P2G)与碳捕集、利用与封存(CCS)技术,结合需求侧灵活响应机制,旨在提升系统的低碳运行能力与经济性。通过建立多能流耦合的优化模型,协调电力、天然气、热力等多种能源形式的协同调度,有效降低系统碳排放强度,并借助YALIMIP工具包调用求解器进行高效求解。文档提供了完整的代码实现、模型构建流程与结果分析方法,涵盖从问题建模到仿真实现的全过程,具备较强的可复现性与科研参考价值。; 适合人群:具备电力系统、能源系统或优化建模相关背景的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、碳减排策略、P2G与CCS技术集成研究的专业人员,需熟练掌握Matlab编程与基本的数学规划知识。; 使用场景及目标:①用于研究阶梯式碳交易政策下综合能源系统的低碳经济调度策略;②支撑P2G-CCS技术与需求响应机制在IES中的仿真集成与性能评估;③作为撰写高水平学术论文(如EI/SCI收录)的技术基础与复现资源,推动碳中和背景下能源系统优化方向的创新研究。; 阅读建议:建议结合百度网盘提供的完整代码与资料包,按照模块逐步调试程序,重点理解目标函数的设计逻辑、碳交易成本的建模方式、约束条件的数学表达及求解器的配置方法,同时关注多能耦合设备的建模细节,配合公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与案例拓展。
内容概要:本文系统研究了基于卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)融合的CNN-SVM混合模型在数据分类预测中的应用,尤其聚焦于工业故障识别领域。通过Matlab平台实现,该方法首先利用CNN强大的多层次特征提取能力对原始输入数据进行深度特征学习,自动捕获关键局部模式与空间结构信息,随后将提取的高层特征作为输入传递至SVM分类器,借助SVM在高维空间中小样本条件下卓越的分类性能与泛化能力完成最终判别任务。文中详尽阐述了模型的整体架构设计、网络参数配置、训练优化流程及特征迁移机制,充分结合了深度学习在特征表达上的优势与传统机器学习在分类决策上的稳健性。实验部分通过实际故障数据集验证了该混合模型相较于单一CNN或SVM模型在分类准确率、鲁棒性和抗过拟合能力方面的显著提升,证明了其在复杂故障诊断任务中的有效性与先进性; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程环境,从事故障诊断、模式识别、智能制造、电力系统监控或工业数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术开发者; 使用场景及目标:① 应用于旋转机械、电力设备、航空航天等领域的多类别故障识别与状态监测;② 掌握深度特征提取与传统分类器融合的技术路径,提升小样本、高噪声环境下数据分类的精度与可靠性;③ 为撰写高水平学术论文、开展科研项目或工程实践提供可复现的算法框架与完整代码支持; 阅读建议:读者应深入理解CNN与SVM的协同工作机制,重点分析特征提取层与分类层之间的接口设计,建议动手运行并调试所提供的Matlab代码,尝试在不同数据集上进行迁移实验与参数调优,以全面掌握该混合模型的应用技巧与优化策略。

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