c语言 使用单向链表 实现hj212组帧

时间: 2024-01-31 18:04:33 浏览: 25
HJ212是一种污染物在线监测仪器设备的数据通信协议,其组帧格式是固定的,由起始符、长度、命令类型、数据域、校验码和结束符组成。具体的组帧格式可以参考HJ212协议文档。 下面是一个使用单向链表实现HJ212组帧的示例代码: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define HJ212_START_CHAR 0x3A // 起始符 #define HJ212_END_CHAR 0x0D // 结束符 typedef struct hj212_frame { int len; // 长度 char cmd[4]; // 命令类型 char* data_field; // 数据域 char checksum; // 校验码 } hj212_frame_t; // 计算校验码 char hj212_checksum(char* data_field, int len) { char checksum = 0; for (int i = 0; i < len; i++) { checksum ^= data_field[i]; } return checksum; } // 创建一个HJ212帧 hj212_frame_t* hj212_create_frame(char* cmd, char* data_field) { hj212_frame_t* frame = (hj212_frame_t*)malloc(sizeof(hj212_frame_t)); if (frame == NULL) { return NULL; } frame->len = strlen(data_field); strncpy(frame->cmd, cmd, 4); frame->data_field = (char*)malloc(frame->len); strncpy(frame->data_field, data_field, frame->len); frame->checksum = hj212_checksum(frame->data_field, frame->len); return frame; } // 将HJ212帧转换为字符串 char* hj212_frame_to_string(hj212_frame_t* frame) { char* str = (char*)malloc(frame->len + 9); sprintf(str, "%c%04X%s%c%c", HJ212_START_CHAR, frame->len, frame->cmd, frame->checksum, HJ212_END_CHAR); return str; } int main() { char cmd[] = "8103"; // 命令类型 char data_field[] = "010000"; // 数据域 hj212_frame_t* frame = hj212_create_frame(cmd, data_field); if (frame == NULL) { printf("Failed to create HJ212 frame.\n"); return -1; } char* str = hj212_frame_to_string(frame); printf("HJ212 frame: %s\n", str); free(frame->data_field); free(frame); free(str); return 0; } ``` 在上面的示例代码中,我们定义了一个HJ212帧的结构体,包含长度、命令类型、数据域、校验码等信息。`hj212_create_frame`函数用于创建一个HJ212帧,该函数接受命令类型和数据域作为参数,并返回一个指向HJ212帧结构体的指针。`hj212_frame_to_string`函数将HJ212帧转换为字符串格式。 使用单向链表来实现HJ212组帧需要根据具体的应用场景来设计链表节点。在本例中,我们可以将HJ212帧作为链表节点的数据域,将指向下一个节点的指针作为链表节点的指针域。每次创建一个HJ212帧时,我们将其作为一个新的链表节点插入到链表的末尾。对于HJ212帧的发送和接收,我们可以使用串口通信或者TCP/IP通信等技术来实现。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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