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如何c/c++提取txt文本中两个关键词之间的中间逗号隔开的坐标点信息?

时间: 2023-09-18 13:05:32 浏览: 234
### 回答1: 可以使用正则表达式来提取txt文本中两个关键词之间的中间逗号隔开的坐标点信息。下面是一个示例代码: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <regex.h> int main() { FILE *fp; char *line = NULL; size_t len = 0; ssize_t read; fp = fopen("text.txt", "r"); if (fp == NULL) exit(EXIT_FAILURE); // 正则表达式匹配 char *pattern = "keyword1.*?,(.*?),.*?keyword2"; regex_t regex; int reti; reti = regcomp(&regex, pattern, REG_EXTENDED); if (reti) { fprintf(stderr, "Could not compile regex\n"); exit(EXIT_FAILURE); } // 逐行读取文本文件 while ((read = getline(&line, &len, fp)) != -1) { regmatch_t pmatch[2]; reti = regexec(&regex, line, 2, pmatch, 0); if (!reti) { char *result; result = strndup(line + pmatch[1].rm_so, pmatch[1].rm_eo - pmatch[1].rm_so); printf("%s\n", result); free(result); } } fclose(fp); if (line) free(line); return 0; } ``` 其中,`text.txt`是需要提取信息的文本文件,`keyword1`和`keyword2`是需要匹配的关键词,中间的逗号隔开的坐标点信息会被提取出来并输出。注意,在实际使用时需要根据文本文件的具体格式和需要匹配的关键词进行修改。 ### 回答2: 要提取txt文本中两个关键词之间的中间逗号隔开的坐标点信息,可以通过以下步骤进行: 1. 读取文本文件:使用C或C++编程语言中的文件输入操作,打开目标txt文件,并将其内容读取到一个字符数组或字符串中。 2. 定位关键词位置:在读取到的文本中,使用字符串处理函数(如strstr、strtok等)或正则表达式来定位第一个关键词和第二个关键词的位置。 3. 提取坐标点信息:在找到第一个关键词的位置后,搜索该位置之后的逗号(,)和下一个关键词的位置,提取两者之间的字符串。这个字符串将包含一个或多个坐标点信息。 4. 解析坐标点信息:将提取到的字符串按逗号进行分割,得到每个坐标点的字符串表示。 5. 解析坐标值:对于每个坐标点的字符串表示,再按照特定规则(例如使用字符串处理函数strtod将字符串转换为浮点数),解析得到具体的坐标值。 6. 存储坐标点信息:将解析得到的坐标点信息存储到一个数据结构(例如数组或链表)中,方便后续处理和使用。 7. 输出坐标点信息:按照需要,将提取到的坐标点信息输出到文件或显示在屏幕上。 需要注意的是,在编写程序时,要考虑异常情况,例如找不到关键词、关键词顺序颠倒、坐标点信息格式错误等,需要增加相应的错误处理机制,以保证程序的鲁棒性和正确性。 ### 回答3: 要提取txt文本中两个关键词之间的中间逗号隔开的坐标点信息,可以使用C/C++编程语言进行处理。下面是一个简单的实现过程: 1. 首先,读取txt文本文件,将其存储到一个字符串中。 2. 接下来,使用字符串处理函数来查找第一个关键词的位置。可以使用C/C++中的strstr函数来查找字符串中的子字符串位置。 3. 找到第一个关键词的位置后,再使用字符串处理函数来查找第二个关键词的位置。同样可以使用strstr函数来查找。 4. 在找到了两个关键词的位置后,接下来就是提取两个关键词之间的中间逗号隔开的坐标点信息了。可以使用字符串处理函数来截取这部分字符串。 5. 最后,将提取到的坐标点信息输出、打印或存储到另一个文件中,以便后续使用。 需要注意的是,这只是一个简单的实现示例,具体的实现方式还需要根据实际的需求和文本格式进行调整。另外,错误处理和边界情况的处理也是需要考虑的。
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#include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <algorithm> #include <numeric> #include #include <time.h> #include <fstream> #include <sstream> #include <string> #include <cuda_runtime.h> #define USE_GPU 1 using namespace std; extern "C" void launch_kernel_DPC_computeRho(float* h_data, int* h_NL, int N, int M, int dc); extern "C" void launch_kernel_DPC_computeDeltaAndNearestHigherD(float* h_delta, float* h_nearest_higher, int N, int M, int* h_indices, float* h_data); extern "C" void launch_thrust_findClusterCenters(float* h_rho_delta, int* ord_clusters, int N); extern "C" void launch_thrust_assignClusters(float* h_ord_rho, int* h_ord_indices, int N); extern "C" void launch_kernel_DPC_computeRhoR(float* h_data, int* h_NL, int N, int M, int dc); extern "C" void launch_kernel_DPC_computeRhoM(float* h_data, int* h_NL, int N, int M, int dc, int* h_max_min); struct DataPoint { vector<double> coordinates; double rho = 0.0; // 局部密度 double delta = 0.0; // 到更高密度点的最小距离 int nearest_higher = -1; // 最近更高密度点的索引 int cluster = -1; // 聚类标签,-1表示未分类 }; float* h_NN; int* h_NL; int* h_row; int* h_col; float* dc_2; float* h_data; float DC; float* h_min_dist; int* h_min_idx; // 计算欧氏距离 double euclideanDistance(const DataPoint& a, const DataPoint& b) { double dist = 0.0; for (size_t i = 0; i < a.coordinates.size(); ++i) { dist += pow(a.coordinates[i] - b.coordinates[i], 2); } return sqrt(dist); } // 计算距离矩阵 float* computeDistanceMatrix(const vector<DataPoint>& points) { size_t n = points.size(); float* distMatrix; cudaMallocHost((void**)&distMatrix, n * n * sizeof(float)); for (size_t i = 0; i < n; ++i) { for (size_t j = i + 1; j < n; ++j) { double dist = euclideanDistance(points[i], points[j]); distMatrix[i * n + j] = dist; distMatrix[j * n + i] = dist; } } return distMatrix; } // 计算距离矩阵 float* computeDistanceMatrix_gpu(const vector<DataPoint>& points) { size_t n = points.size(); size_t m = points[0].coordinates.size(); float max[4] = { -9999.9,-9999.9 ,-9999.9 ,-9999.9 }; float min[4] = { 9999.9 ,9999.9 ,9999.9 ,9999.9 }; int max_min[4]; if (0) { for (size_t i = 0; i < n; ++i) { for (size_t j = 0; j < m; ++j) { h_data[i * m + j] = points[i].coordinates[j]; if (max[j] < points[i].coordinates[j]) { max[j] = points[i].coordinates[j]; } if (min[j] > points[i].coordinates[j]) { min[j] = points[i].coordinates[j]; } } } max_min[0] = int((max[0] - min[0]) / DC) + 1; max_min[1] = int((max[1] - min[1]) / DC) + 1; max_min[2] = int((max[2] - min[2]) / DC) + 1; max_min[3] = int((max[3] - min[3]) / DC) + 1; } launch_kernel_DPC_computeRho(h_data, h_NL, n, m, DC); //launch_kernel_DPC_computeRhoR(h_data, h_NL, n, m, DC); //launch_kernel_DPC_computeRhoM(h_data, h_NL, n, m, DC, max_min); return h_NN; } // 使用截断距离法计算局部密度 void computeRho(vector<DataPoint>& points, float* distMatrix, double dc) { size_t n = points.size(); for (size_t i = 0; i < n; ++i) { double rho = 0.0; for (size_t j = 0; j < n; ++j) { if (i != j && distMatrix[i * n + j] < dc) { rho += 1.0; } } points[i].rho = rho; } } // 使用截断距离法计算局部密度 void computeRho_gpu(vector<DataPoint>& points, float* distMatrix, double dc) { size_t n = points.size(); for (size_t i = 0; i < n; ++i) { points[i].rho = h_NL[i]; } } // 计算delta和最近更高密度点 void computeDeltaAndNearestHigher(vector<DataPoint>& points, float* distMatrix) { size_t n = points.size(); vector<size_t> indices(n); iota(indices.begin(), indices.end(), 0); // 按密度降序排序索引 sort(indices.begin(), indices.end(), [&points](size_t a, size_t b) { return points[a].rho > points[b].rho; }); // 找到每个点的最小距离和最近更高密度点 for (size_t i = 0; i < n; ++i) { size_t current_idx = indices[i]; double min_dist = numeric_limits<double>::max(); int nearest = -1; // 检查所有密度更高的点 for (size_t j = 0; j < i; ++j) { size_t higher_idx = indices[j]; double dist = distMatrix[current_idx * n + higher_idx]; if (dist < min_dist) { min_dist = dist; nearest = higher_idx; } } if (nearest == -1) { // 处理密度最高的点 double max_dist = 0.0; for (size_t k = 0; k < n; ++k) { if (k != current_idx && distMatrix[current_idx * n + k] > max_dist) { max_dist = distMatrix[current_idx * n + k]; } } points[current_idx].delta = max_dist; points[current_idx].nearest_higher = -1; } else { points[current_idx].delta = min_dist; points[current_idx].nearest_higher = nearest; } } } // 计算delta和最近更高密度点 void computeDeltaAndNearestHigher_gpu(vector<DataPoint>& points, float* distMatrix) { int m = points[0].coordinates.size(); //vector<size_t> indices(n); //iota(indices.begin(), indices.end(), 0); //// 按密度降序排序索引 //sort(indices.begin(), indices.end(), [&points](size_t a, size_t b) { // return points[a].rho > points[b].rho; // }); int n = points.size(); int* ord_indices; cudaMallocHost((void**)&ord_indices, n * sizeof(int)); for (int i = 0; i < n; i++) { ord_indices[i] = i; } float* ord_rho; cudaMallocHost((void**)&ord_rho, n * sizeof(float)); vector<float> ordrho; for (size_t i = 0; i < points.size(); ++i) { ord_rho[i] = points[i].rho; } launch_thrust_assignClusters(ord_rho, ord_indices, n); int* h_indices; float* h_delta; float* h_nearest_higher; cudaMallocHost((void**)&h_indices, n * sizeof(int)); cudaMallocHost((void**)&h_delta, n * sizeof(float)); cudaMallocHost((void**)&h_nearest_higher, n * sizeof(float)); for (int i = 0; i < n; i++) { h_indices[i] = ord_indices[i];; h_nearest_higher[i] = -1; h_delta[i] = 0.0; } launch_kernel_DPC_computeDeltaAndNearestHigherD(h_delta, h_nearest_higher, n, m, h_indices, h_data); //launch_kernel_DPC_computeDeltaAndNearestHigherR(h_delta, h_nearest_higher, n, m, h_indices, h_data); for (int i = 0; i < n; i++) { points[i].delta = h_delta[i]; points[i].nearest_higher = h_nearest_higher[i]; } cudaFreeHost(h_indices); cudaFreeHost(h_delta); cudaFreeHost(h_nearest_higher); } // 查找聚类中心(按rho*delta乘积排序) vector<int> findClusterCenters(const vector<DataPoint>& points, int n_clusters) { vector> products; for (size_t i = 0; i < points.size(); ++i) { products.emplace_back(points[i].rho * points[i].delta, i); } sort(products.rbegin(), products.rend()); vector<int> centers; for (int i = 0; i < n_clusters; ++i) { centers.push_back(products[i].second); } return centers; } // 查找聚类中心(按rho*delta乘积排序) vector<int> findClusterCenters_gpu(const vector<DataPoint>& points, int n_clusters) { int n = points.size(); float* rho_delta; int* ord_clusters; cudaMallocHost((void**)&rho_delta, n * sizeof(float)); cudaMallocHost((void**)&ord_clusters, n * sizeof(int)); for (size_t i = 0; i < points.size(); ++i) { rho_delta[i] = points[i].rho * points[i].delta; } launch_thrust_findClusterCenters(rho_delta, ord_clusters, n); vector<int> centers; for (int i = 0; i < n_clusters; ++i) { centers.push_back(ord_clusters[i]); } return centers; cudaFreeHost(rho_delta); cudaFreeHost(ord_clusters); } // 分配聚类标签 void assignClusters(vector<DataPoint>& points, const vector<int>& centers) { // 标记聚类中心 for (size_t i = 0; i < centers.size(); ++i) { points[centers[i]].cluster = i + 1; } // 按密度降序处理所有点 vector<size_t> indices(points.size()); iota(indices.begin(), indices.end(), 0); sort(indices.begin(), indices.end(), [&points](size_t a, size_t b) { return points[a].rho > points[b].rho; }); // 分配聚类标签 for (size_t idx : indices) { if (points[idx].cluster != -1) continue; if (points[idx].nearest_higher == -1) { points[idx].cluster = 0; // 异常点 } else { points[idx].cluster = points[points[idx].nearest_higher].cluster; } } } // 分配聚类标签 void assignClusters_gpu(vector<DataPoint>& points, const vector<int>& centers) { // 标记聚类中心 for (size_t i = 0; i < centers.size(); ++i) { points[centers[i]].cluster = i + 1; } int n = points.size(); int* ord_indices; cudaMallocHost((void**)&ord_indices, n * sizeof(int)); for (int i = 0; i < n; i++) { ord_indices[i] = i; } float* ord_rho; cudaMallocHost((void**)&ord_rho, n * sizeof(float)); for (size_t i = 0; i < points.size(); ++i) { ord_rho[i] = points[i].rho; } launch_thrust_assignClusters(ord_rho, ord_indices, n); vector<size_t> indices(points.size()); for (int i = 0; i < n; i++) { indices[i] = ord_indices[i]; } // 分配聚类标签 for (size_t idx : indices) { if (points[idx].cluster != -1) continue; if (points[idx].nearest_higher == -1) { points[idx].cluster = 0; // 异常点 } else { points[idx].cluster = points[points[idx].nearest_higher].cluster; } } } vector<DataPoint> GetData(const string& file_path) { vector<DataPoint> dataPoints; ifstream file(file_path); if (!file.is_open()) { throw runtime_error("无法打开文件: " + file_path); } string line; while (getline(file, line)) { // 跳过空行 if (line.find_first_not_of(" \t\n") == string::npos) continue; // 替换所有逗号为空格(兼容逗号分隔) replace(line.begin(), line.end(), ',', ' '); vector<double> row; DataPoint p; stringstream ss(line); double value; // 解析每行数据 while (ss >> value) { row.push_back(value); } if (!row.empty()) { row.pop_back(); p.coordinates = row; dataPoints.push_back(p); } } return dataPoints; } int main() { clock_t start, end; start = clock(); end = clock(); //cout << "Run time computeDistanceMatrix: " << (double)(end - start) << "(ms)" << endl; vector<DataPoint> points = GetData("C:/Users/admin/AppData/Roaming/feiq/Recv Files/dataset/data_500000_4.txt"); int n = points.size(); int m = points[0].coordinates.size(); cout << "数据量: " << n << endl; cout << "数据维度: " << m << endl; cudaMallocHost((void**)&h_NN, n * n * sizeof(float)); cudaMallocHost((void**)&h_NL, n * sizeof(int)); cudaMallocHost((void**)&h_data, m * n * sizeof(float)); cudaMallocHost((void**)&h_min_dist, n * sizeof(float)); cudaMallocHost((void**)&h_min_idx, n * sizeof(int)); // 参数设置 double dc = 0.1; // 截断距离 int n_clusters = 3; // 聚类数量 DC = dc; #if USE_GPU == 1 cout << "使用GPU"<< endl; #else cout << "没用GPU" << endl; #endif clock_t start_all, end_all; start_all = clock(); start = clock(); // 计算距离矩阵 #if USE_GPU == 1 auto distMatrix = computeDistanceMatrix_gpu(points); #else auto distMatrix = computeDistanceMatrix(points); #endif end = clock(); cout << "Run time computeDistanceMatrix: " << (double)(end - start) << "(ms)" << endl; start = clock(); // 计算局部密度 #if USE_GPU == 1 computeRho_gpu(points, distMatrix, dc); #else computeRho(points, distMatrix, dc); #endif end = clock(); cout << "Run time computeRho: " << (double)(end - start) << "(ms)" << endl; start = clock(); // 计算delta和最近更高密度点 #if USE_GPU == 1 computeDeltaAndNearestHigher_gpu(points, distMatrix); #else computeDeltaAndNearestHigher(points, distMatrix); #endif end = clock(); cout << "Run time computeDeltaAndNearestHigher: " << (double)(end - start) << "(ms)" << endl; start = clock(); // 查找聚类中心 #if USE_GPU == 1 auto centers = findClusterCenters_gpu(points, n_clusters); #else auto centers = findClusterCenters(points, n_clusters); #endif end = clock(); cout << "Run time findClusterCenters: " << (double)(end - start) << "(ms)" << endl; start = clock(); // 分配聚类标签 #if USE_GPU == 1 assignClusters_gpu(points, centers); #else assignClusters(points, centers); #endif end = clock(); cout << "Run time assignClusters: " << (double)(end - start)<< "(ms)" << endl; end_all = clock(); cout << "Run time all: " << (double)(end_all - start_all) << "(ms)" << endl; // 输出结果 cout << "聚类结果(显示前10个点):" << endl; for (size_t i = 0; i < 10; ++i) { cout << "点" << i << " ("; for (auto coord : points[i].coordinates) cout << coord << " "; cout << "): 聚类" << points[i].cluster << endl; } cudaFreeHost(h_NN); cudaFreeHost(h_data); return 0; }逐行分析代码

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