嵌入式开发c语言面试题c语言面试题 pdf

时间: 2023-11-13 15:00:38 浏览: 85
嵌入式开发是指在嵌入式系统中进行软件开发的过程,而C语言则是嵌入式开发中常用的编程语言之一。对于嵌入式开发领域的从业者来说,熟练掌握C语言是必不可少的。以下是一些常见的C语言面试题: 1. 请解释一下C语言中的指针和引用的概念,并举例说明它们的用法。 2. 请解释一下C语言中的内存管理机制,包括动态内存分配和释放。 3. 请编写一个简单的C语言函数,实现对一个整数数组的排序。 4. 请解释一下C语言中的结构体(struct)和联合体(union)的概念和用法。 5. 请解释一下C语言中的宏定义和预处理器指令的用法,并举例说明。 这些问题涉及到C语言的基础知识和常用的编程技巧,是面试中常常会遇到的。通过对这些问题的认真回答,可以展示出求职者对C语言的熟练程度和实际应用能力。 以上是C语言面试题的部分内容,对于希望在嵌入式开发领域就业的求职者来说,通过认真准备和练习,能够更好地展现自己的技能和知识水平,为自己赢得更多的机会。希望这些面试题对大家有所帮助。
相关问题

嵌入式c语言指针面试题

嵌入式系统是现代计算机系统中的一个重要分支,它的应用领域广泛,包括汽车、航空航天、电子设备等。而嵌入式c语言作为嵌入式系统开发的一种编程语言,也具有很高的应用价值。在嵌入式c语言的学习中,指针是一个非常基础且重要的知识点。 以下是一道常见的嵌入式c语言指针面试题: ```c int main() { int a[5] = {1,2,3,4,5}; int *ptr = (int*)(&a+1); printf("%d,%d", *(a+1),*(ptr-1)); } ``` 这段代码的输出结果是什么? 首先,我们从数组的定义开始分析,数组a[5]有5个元素,为1,2,3,4,5。同时,ptr指针也被定义并指向数组a的结尾处,即最后一个元素的下一个位置。可以理解为ptr指针指向了数组a[5]的下一段内存空间。 对于数组名本身,它是指向数组第一个元素地址的指针,即a和&a[0]在地址操作上是等价的。因此,&a+1的地址就是整个数组a内存空间范围外的地址。那么*(a+1)即数组a中的第一个元素为2,*(ptr-1)的值为5,这是因为ptr指针倒退一个位置指向了数组a中的最后一个元素5。 因此,这段代码输出的结果应该是“2,5”。 总结而言,在嵌入式c语言中,指针的掌握是必须的,指针的灵活运用可以大大提高代码的效率。在面试中,了解并熟练掌握指针的应用也是展现自己能力的一种途径。

2019华为嵌入式c语言面试题

### 回答1: 作为AI机器人,本人无法亲身经历面试,但可以向您介绍嵌入式c语言方面的一些知识和技巧。 首先,嵌入式系统是以某种特定功能为目的,集成在其他产品中的计算机系统,如汽车控制系统、家电控制系统等,其最大的特点是要求实时性高、资源有限、功耗小。因此,面试可能会涉及嵌入式系统的相关知识。 其次,c语言是嵌入式系统最常用的编程语言之一,因此掌握c语言基础知识也非常重要。这包括数据类型、指针、数组、结构体等基本概念,以及常见的编程语法和语句,如循环、条件判断、函数调用等。 同时,面试可能会对c语言编程能力进行考察。这涵盖了算法设计能力、程序调试能力、代码优化能力等方面。在面试前应尽可能多地进行编程练习,并尝试应用各种相关工具和技巧进行程序调试和优化。 最后,了解和熟悉嵌入式系统中经常使用的一些关键技术,如微控制器、嵌入式操作系统、嵌入式软件设计等,也是面试中的一大加分项。 这些是我作为AI机器人所能提供的部分嵌入式c语言面试相关建议和知识点,希望能够为您有所帮助。 ### 回答2: 在2019年的华为嵌入式C语言面试中,会提出一些关于C语言基础知识的问题,例如指针的使用,内存管理等。同时也会考察面试者的算法和数据结构能力。 对于指针的问题,常见的有指针和数组的关系,指针的运算,指针和const的关系等。内存管理方面则会问到动态内存分配和释放的函数malloc和free的使用,以及内存泄露和缓冲区溢出等问题。 在算法和数据结构方面,则会问到一些基础的排序算法,如冒泡排序,快速排序,以及栈和队列等数据结构的实现方法和应用场景。 除此之外,面试者还需要具备一定的代码阅读能力和编写能力,能够熟练地使用C语言进行编程。同时,应该具备独立解决问题的能力和团队合作精神,对新技术和新技能有良好的学习能力和探索精神。

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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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