在linux系统中写了一个C语言的文件,在里面写一个随机生成随机数

时间: 2024-03-20 11:42:05 浏览: 23
你可以使用C标准库中的rand()函数来生成随机数,需要先使用srand()函数初始化随机种子。以下是一个示例程序,可以生成随机数并将其写入文件中: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> int main() { int i, num; FILE *fp; fp = fopen("random.txt", "w"); // 打开文件,以写入方式打开 srand(time(NULL)); // 初始化随机种子 for(i = 0; i < 10; i++) { num = rand() % 100; // 生成0~99之间的随机数 fprintf(fp, "%d\n", num); // 将随机数写入文件中 } fclose(fp); // 关闭文件 return 0; } ``` 这个程序将在当前目录下创建一个名为"random.txt"的文件,其中包含10个0到99之间的随机整数。你可以根据自己的需要更改生成的随机数数量和范围。
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可以帮我写一个机遇linux系统的c语言小游戏吗,小游戏是俄罗斯方块

当然可以,俄罗斯方块是一个比较经典的小游戏,也非常适合用C语言来实现。下面是一个简单的俄罗斯方块游戏的代码实现,适用于Linux系统。 首先,我们需要用到ncurses库来实现游戏的界面显示和用户输入响应。请确保您的Linux系统中已经安装了ncurses库,如果没有请使用以下命令来安装: ``` sudo apt-get install libncurses5-dev libncursesw5-dev ``` 接下来,就是游戏的实现代码了。请参考以下代码: ```c #include <ncurses.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #define ROWS 20 #define COLS 10 #define BLOCK_SIZE 4 #define EMPTY 0 #define WALL 1 #define BLOCK 2 int map[ROWS][COLS]; int block[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE]; int block_color; int block_x, block_y; void init() { srand(time(NULL)); initscr(); cbreak(); noecho(); curs_set(0); keypad(stdscr, TRUE); timeout(1000); start_color(); init_pair(WALL, COLOR_WHITE, COLOR_WHITE); init_pair(BLOCK, COLOR_CYAN, COLOR_BLACK); } void draw_block(int x, int y) { int i, j; attron(COLOR_PAIR(block_color)); for (i = 0; i < BLOCK_SIZE; i++) { for (j = 0; j < BLOCK_SIZE; j++) { if (block[i][j] != EMPTY) { mvprintw(y + i, x + j * 2, "[]"); } } } attroff(COLOR_PAIR(block_color)); } void erase_block(int x, int y) { int i, j; for (i = 0; i < BLOCK_SIZE; i++) { for (j = 0; j < BLOCK_SIZE; j++) { if (block[i][j] != EMPTY) { mvprintw(y + i, x + j * 2, " "); } } } } void new_block() { int i, j; block_color = rand() % 7 + 1; for (i = 0; i < BLOCK_SIZE; i++) { for (j = 0; j < BLOCK_SIZE; j++) { block[i][j] = rand() % 2; } } block_x = (COLS - BLOCK_SIZE) / 2; block_y = 0; if (map[block_y][block_x] != EMPTY) { endwin(); exit(0); } draw_block(block_x * 2, block_y); } int is_valid(int x, int y) { int i, j; for (i = 0; i < BLOCK_SIZE; i++) { for (j = 0; j < BLOCK_SIZE; j++) { if (block[i][j] != EMPTY) { if (y + i >= ROWS || x + j < 0 || x + j >= COLS || map[y + i][x + j] != EMPTY) { return 0; } } } } return 1; } void move_down() { erase_block(block_x * 2, block_y); if (is_valid(block_x, block_y + 1)) { block_y++; draw_block(block_x * 2, block_y); } else { int i, j; for (i = 0; i < BLOCK_SIZE; i++) { for (j = 0; j < BLOCK_SIZE; j++) { if (block[i][j] != EMPTY) { map[block_y + i][block_x + j] = BLOCK; } } } int full_rows = 0; for (i = 0; i < ROWS; i++) { int j, full = 1; for (j = 0; j < COLS; j++) { if (map[i][j] == EMPTY) { full = 0; break; } } if (full) { full_rows++; int k; for (k = i; k > 0; k--) { for (j = 0; j < COLS; j++) { map[k][j] = map[k - 1][j]; } } for (j = 0; j < COLS; j++) { map[0][j] = EMPTY; } } } if (full_rows > 0) { mvprintw(ROWS + 1, 0, "Score: %d", full_rows * 10); refresh(); timeout(2000); timeout(1000); } new_block(); } } void move_left() { erase_block(block_x * 2, block_y); if (is_valid(block_x - 1, block_y)) { block_x--; draw_block(block_x * 2, block_y); } else { draw_block(block_x * 2, block_y); } } void move_right() { erase_block(block_x * 2, block_y); if (is_valid(block_x + 1, block_y)) { block_x++; draw_block(block_x * 2, block_y); } else { draw_block(block_x * 2, block_y); } } void rotate() { int i, j, temp[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE]; for (i = 0; i < BLOCK_SIZE; i++) { for (j = 0; j < BLOCK_SIZE; j++) { temp[i][j] = block[BLOCK_SIZE - j - 1][i]; } } if (is_valid(block_x, block_y) && is_valid(block_x, block_y + 1)) { for (i = 0; i < BLOCK_SIZE; i++) { for (j = 0; j < BLOCK_SIZE; j++) { block[i][j] = temp[i][j]; } } erase_block(block_x * 2, block_y); draw_block(block_x * 2, block_y); } } void game_loop() { new_block(); while (1) { int c = getch(); switch (c) { case 'q': endwin(); exit(0); break; case KEY_LEFT: move_left(); break; case KEY_RIGHT: move_right(); break; case KEY_UP: rotate(); break; case KEY_DOWN: move_down(); break; default: break; } } } int main() { init(); game_loop(); endwin(); return 0; } ``` 这个代码实现了一个简单的俄罗斯方块游戏,使用了ncurses库来实现游戏的界面和用户输入响应,使用了随机数来随机生成方块,并且实现了方块的移动和旋转等操作。您可以将代码保存为一个C源文件,然后使用gcc命令编译即可。 ``` gcc -o tetris tetris.c -lncurses ``` 运行游戏的命令为: ``` ./tetris ``` 希望这个简单的代码示例能够帮助到您,如果您有任何问题或者需要更多的帮助,请随时联系我。

使用C语言写能在linux环境下运行

下面是一个在Linux环境下运行的生产者消费者问题的代码,使用C语言实现: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <pthread.h> #include <semaphore.h> #define BUF_SIZE 10 int buffer[BUF_SIZE]; // 缓冲区 int in = 0; // 生产者放置产品的位置 int out = 0; // 消费者取产品的位置 sem_t empty; // 信号量,表示缓冲区中空余的数量 sem_t full; // 信号量,表示缓冲区中已有的数量 pthread_mutex_t mutex; // 互斥锁,保证同一时刻只有一个线程访问缓冲区 // 生产者线程函数 void *producer(void *arg) { int i, item; for (i = 0; i < 20; i++) { item = rand(); // 随机生成一个产品 sem_wait(&empty); // 等待缓冲区空余 pthread_mutex_lock(&mutex); // 加锁 buffer[in] = item; // 放置产品 printf("Producer produces: %d\n", item); in = (in + 1) % BUF_SIZE; // 指向下一个位置 pthread_mutex_unlock(&mutex); // 解锁 sem_post(&full); // 增加已有的数量 sleep(1); // 休眠一秒 } pthread_exit(NULL); } // 消费者线程函数 void *consumer(void *arg) { int i, item; for (i = 0; i < 20; i++) { sem_wait(&full); // 等待缓冲区有产品 pthread_mutex_lock(&mutex); // 加锁 item = buffer[out]; // 取出产品 printf("Consumer consumes: %d\n", item); out = (out + 1) % BUF_SIZE; // 指向下一个位置 pthread_mutex_unlock(&mutex); // 解锁 sem_post(&empty); // 增加空余的数量 sleep(2); // 休眠两秒 } pthread_exit(NULL); } int main(int argc, char *argv[]) { pthread_t tid1, tid2; // 初始化信号量和互斥锁 sem_init(&empty, 0, BUF_SIZE); sem_init(&full, 0, 0); pthread_mutex_init(&mutex, NULL); // 创建生产者和消费者线程 pthread_create(&tid1, NULL, producer, NULL); pthread_create(&tid2, NULL, consumer, NULL); // 等待线程结束 pthread_join(tid1, NULL); pthread_join(tid2, NULL); // 销毁信号量和互斥锁 sem_destroy(&empty); sem_destroy(&full); pthread_mutex_destroy(&mutex); return 0; } ``` 在该代码中,使用了pthread库中的线程相关函数和semaphore.h头文件中的信号量相关函数,还使用了互斥锁来保证线程同步。生产者线程每隔1秒生产一个随机数放入缓冲区中,消费者线程每隔2秒从缓冲区中取出一个产品进行消费。运行该代码可以看到生产者和消费者线程交替执行,符合生产者消费者问题的解决方案。

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卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。
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