tmp=(-(data->angle_x_pmax))|0x8000; C语言怎么把tmp转换成FFFF

时间: 2024-09-27 08:17:44 浏览: 36
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在C语言中，表达式`(-(data->angle_x_pmax))|0x8000`是一个将`data->angle_x_pmax`取反再与`0x8000`（即十六进制的`FFFF`对应的二进制形式，全1表示最高位为负）按位或的操作。这个操作的结果通常是负值，因为`0x8000`是一个很大的正数，会与负数相加得到一个更大的负数。 为了从`tmp`中提取出十六进制的`FFFF`，首先需要了解`tmp`的实际值。`-(data->angle_x_pmax)`会使`angle_x_pmax`取反并加上1（因为在C语言中 `-x` 等价于 `~x + 1`），然后`|0x8000`会设置最低的有效位（最右边的两个位）为1，如果`data->angle_x_pmax`原来是负数，此时`tmp`就是负的最大16位有符号整数。 然而，通常情况下，我们无法直接将这样的负数转换为`FFFF`，因为`FFFF`通常表示无符号的十六进制最大值，而`tmp`是带符号的。如果你确实想得到无符号的`FFFF`，你需要先确保`tmp`是一个合理的负值，并将其转换为无符号： ```c uint16_t uint_tmp = (uint16_t)(-tmp) & 0xFFFF; // 使用强制类型转换 printf("转换后的无符号16位: 0x%04X\n", uint_tmp); ``` 这里假设`tmp`是16位有符号整数，如果不是，可能会导致溢出。实际上，`-tmp`的操作会使得`tmp`变成一个非常大的负数，然后与`0xFFFF`按位与操作会丢弃所有其他位只保留最后的16位。
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E lemT ype Max(L inkL istL ) if(L ->next==N uL L )return N U L ; pmax=L ->next; p=L ->next→next; whilelp!=N U L L ) {if(p->data>pmax->data) pmax=p; p=p->next; -1- return pmax→data; ﹚解释下这段代码

- 第3-6行：从链表的第二个结点开始遍历链表，如果当前结点的值比 pmax 所指向的结点的值大，则将 pmax 指向当前结点。 - 第7行：返回 pmax 所指向的结点的值。 值得注意的是，该算法并没有考虑链表为空的情况，...

设计一个算法，通过一趟遍历在单链表中确定值最大的结点 要求比较语句形式如下：if(p->data->pmax~>data)pmax＝p;

设计一个算法来确定单链表中值最大的节点，可以采用迭代的方式，同时维护一个指向当前最大值节点的... if pmax is NULL or current->data > pmax->data: pmax = current current = current->next return pmax

20. 填空题 下面的算法是通过一趟遍历在单链表中确定值最大的结点。 请在空格处填上对应的代码。 ElemType Max (LinkList L ){ if(L->next==NULL) return NULL; pmax=L->next; //假定第一个结点中数据具有最大值 p=L->next->next; while(p !=第1个空格 ){//如果下一个结点存在 if(p->data第2个空格 > pmax->data) pmax=第3个空格 ;//如果p的值大于pmax的值，则重新赋值 p=第4个空格;//遍历链表 } return 第5个空格 ->data； }

ElemType Max (LinkList L ){ if(L->next==NULL) return NULL; pmax=L->next;... if(p->data > pmax->data) pmax=p;//如果p的值大于pmax的值，则重新赋值 p=p->next;//遍历链表 } return pmax->data； }

这份代码有什么问题在这里给出函数被调用进行测试的例子。例如： #include <stdio.h> #define N 5 typedef struct { int id; char name[20]; int math; int chinese; double aver; }STU; void InputData(STU *p,int num); STU *FindMaxIndex(STU *p,int num); int main(void) { STU classone[N]; STU *pmax; InputData(classone,N); pmax=FindMaxIndex(classone,N); printf("maxinfo:%d %s %d %d %.1f\n",pmax->id,pmax->name,pmax->math,pmax->chinese,pmax->aver); return 0; } /* 请在这里填写答案 */void InputData(STU *p,int num) { int n = num; for (STU *s = p; s < p + n; ++s) { scanf ("%d", &s->id); scanf_s("%s", &s->name,20); scanf("%d",&s->math); scanf("%d",&s->chinese); p->aver = 1.0 * ( p->math + p-> chinese) / 2; } } STU *FindMaxIndex(STU *p,int num) { STU *ans; for (STU *s = p; s < p + num; ++s) { if (s->aver > ans -> aver) ans = s; } return ans; }

printf("maxinfo:%d %s %d %d %.1f\n",pmax->id,pmax->name,pmax->math,pmax->chinese,pmax->aver); return 0; } void InputData(STU *p,int num) { int n = num; for (STU *s = p; s ; ++s) { scanf ("%d", ...

上个问题的代码是：# 定阶 data[u'销量'] = data[u'销量'].astype(float) pmax = int(len(D_data)/10) # 一般阶数不超过length/10 qmax = int(len(D_data)/10) # 一般阶数不超过length/10 bic_matrix = [] # BIC矩阵 for p in range(pmax+1): tmp = [] for q in range(qmax+1): try: # 存在部分报错，所以用try来跳过报错。 tmp.append(ARIMA(data, (p,1,q)).fit().bic) except: tmp.append(None) bic_matrix.append(tmp) bic_matrix = pd.DataFrame(bic_matrix) # 从中可以找出最小值 #到这里就做不下去了 p,q =bic_matrix.stack().idxmin()# 先用stack展平，然后用idxmin找出最小值位置。 print(u'BIC最小的p值和q值为：%s、%s' %(p,q))

其中，pmax 和 qmax 分别是 ARIMA 模型中的自回归项和移动平均项的最大取值，一般不超过时间序列长度的 1/10。bic_matrix 是一个 BIC 矩阵，用于存储不同阶数模型的 BIC 值。通过循环计算不同阶数模型的 BIC 值，...

设L为加头循环单链表的头指针，以下算法主要功能为通过一趟遍历在单链表中确定值最大的结点。请分析以下程序，并将程序补充整。%0D%0A%0D%0Atypedef struct LinkNode{%0D%0A%0D%0Aint data;%0D%0A%0D%0Astruct LinkNode* next;%0D%0A%0D%0A}LinkList ;%0D%0A%0D%0Aint Max (LinkList L ){%0D%0A%0D%0Aif( ) return NULL;%0D%0A%0D%0Apmax=L->next;%0D%0A%0D%0Ap=L->next->next;%0D%0A%0D%0Awhile(p != L){%0D%0A%0D%0Aif( ) pmax=p;%0D%0A%0D%0Ap=p->next ;%0D%0A%0D%0A}%0D%0A%0D%0Areturn ;%0D%0A%0D%0A}

if(p->data > pmax->data) pmax = p; p = p->next; } return pmax; } 分析： 该算法首先判断链表是否为空，如果为空则直接返回 NULL。接着定义两个指针 pmax 和 p，分别指向链表的第一个结点和第二个结点...

sales = list(np.diff(data["#Passengers"])) data2 = { "Month":data1.index[1:], #1月1日是空值，从1月2号开始取 "#Passengers":sales } df = pd.DataFrame(data2) df['Month'] = pd.to_datetime(df['Month']) #df[''date]数据类型为“object”，通过pd.to_datetime将该列数据转换为时间类型，即datetime。 data_diff = df.set_index(['Month'], drop=True) #将日期设置为索引 data_diff.head() print(data_diff) fig = plt.figure(figsize=(12,8)) ax1=fig.add_subplot(211) fig = sm.graphics.tsa.plot_acf(data_diff,lags=20,ax=ax1) ax2 = fig.add_subplot(212) fig = sm.graphics.tsa.plot_pacf(data_diff,lags=20,ax=ax2) plt.show() # 为了控制计算量，我们限制AR最大阶不超过6，MA最大阶不超过4。 sm.tsa.arma_order_select_ic(data_diff,max_ar=100,max_ma=4,ic='aic')['aic_min_order'] # AIC ''' #对模型进行定阶 pmax = int(len(df) / 10) #一般阶数不超过 length /10 qmax = int(len(df) / 10) bic_matrix = [] for p in range(pmax +1): temp= [] for q in range(qmax+1): try: temp.append(ARIMA(data, (p, 1, q)).fit().bic) except: temp.append(None) bic_matrix.append(temp) bic_matrix = pd.DataFrame(bic_matrix) #将其转换成Dataframe 数据结构 p,q = bic_matrix.stack().idxmin() #先使用stack 展平， 然后使用 idxmin 找出最小值的位置 print(u'BIC 最小的p值 和 q 值：%s,%s' %(p,q)) # BIC 最小的p值 和 q 值：0,1 #所以可以建立ARIMA 模型，ARIMA(0,1,1) ''' model = ARIMA(data, (0,1,1)).fit() #model.summary2() predictions_ARIMA_diff = pd.Series(model.fittedvalues, copy=True) print("========") print(predictions_ARIMA_diff.head()) exit() plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(predictions_ARIMA_diff,label="forecast_diff") plt.plot(data_diff,label="diff") plt.xlabel('日期',fontsize=12,verticalalignment='top') plt.ylabel('销量差分',fontsize=14,horizontalalignment='center') plt.legend() plt.show()

然后，根据差分后的销量数据创建了一个新的DataFrame，并将日期列转换为Datetime格式。接下来，将日期列设置为索引，并打印出数据的前几行。 然后，代码绘制了差分后销量数据的自相关性（ACF）和偏自相关性（PACF）...

sn.pairplot(x, corner=True, diag_kind='auto', kind='hist', diag_kws=dict(bins=50), plot_kws=dict(pmax=0.9))

其中 x 是一个 pandas DataFrame 或 Series，corner=True 表示将上三角和下三角都显示数据，diag_kind='auto' 表示根据数据类型自动选择对角线上的图表类型，kind='hist' 表示非对角线上用直方图显示数据，diag_kws=...

yolov5中sn.pairplot(x, corner=True, diag_kind='auto', kind='hist', diag_kws=dict(bins=50), plot_kws=dict(pmax=0.8))

这是yolov5中的一个函数调用，用于绘制输入数据x的特征分布图。具体参数含义如下： - x：输入的数据，可以是一个numpy数组或pandas DataFrame。 - corner：bool类型，表示是否绘制角落的联合分布图，默认为True。 -...

解释下面一段代码#include <iostream> #include <string> #define MOD1 39989 #define MOD2 1000000000 #define MAXT 40000 using namespace std; typedef pair<double, int> pdi; const double eps = 1e-9; int cmp(double x, double y) { if (x - y > eps) return 1; if (y - x > eps) return -1; return 0; } struct line { double k, b; } p[100005]; int s[160005]; int cnt; double calc(int id, int d) { return p[id].b + p[id].k * d; } void add(int x0, int y0, int x1, int y1) { cnt++; if (x0 == x1) // 特判直线斜率不存在的情况 p[cnt].k = 0, p[cnt].b = max(y0, y1); else p[cnt].k = 1.0 * (y1 - y0) / (x1 - x0), p[cnt].b = y0 - p[cnt].k * x0; } void upd(int root, int cl, int cr, int u) { // 对线段完全覆盖到的区间进行修改 int &v = s[root], mid = (cl + cr) >> 1; if (cmp(calc(u, mid), calc(v, mid)) == 1) swap(u, v); int bl = cmp(calc(u, cl), calc(v, cl)), br = cmp(calc(u, cr), calc(v, cr)); if (bl == 1 || (!bl && u < v)) upd(root << 1, cl, mid, u); if (br == 1 || (!br && u < v)) upd(root << 1 | 1, mid + 1, cr, u); } void update(int root, int cl, int cr, int l, int r, int u) { // 定位插入线段完全覆盖到的区间 if (l <= cl && cr <= r) { upd(root, cl, cr, u); return; } int mid = (cl + cr) >> 1; if (l <= mid) update(root << 1, cl, mid, l, r, u); if (mid < r) update(root << 1 | 1, mid + 1, cr, l, r, u); } pdi pmax(pdi x, pdi y) { // pair max函数 if (cmp(x.first, y.first) == -1) return y; else if (cmp(x.first, y.first) == 1) return x; else return x.second < y.second ? x : y; } pdi query(int root, int l, int r, int d) { if (r < d || d < l) return {0, 0}; int mid = (l + r) >> 1; double res = calc(s[root], d); if (l == r) return {res, s[root]}; return pmax({res, s[root]}, pmax(query(root << 1, l, mid, d),query(root << 1 | 1, mid + 1, r, d))); } int main() { ios::sync_with_stdio(false); int n, lastans = 0; cin >> n; while (n--) { int op; cin >> op; if (op == 1) { int x0, y0, x1, y1; cin >> x0 >> y0 >> x1 >> y1; x0 = (x0 + lastans - 1 + MOD1) % MOD1 + 1, x1 = (x1 + lastans - 1 + MOD1) % MOD1 + 1; y0 = (y0 + lastans - 1 + MOD2) % MOD2 + 1, y1 = (y1 + lastans - 1 + MOD2) % MOD2 + 1; if (x0 > x1) swap(x0, x1), swap(y0, y1); add(x0, y0, x1, y1); update(1, 1, MOD1, x0, x1, cnt); } else { int x; cin >> x; x = (x + lastans - 1 + MOD1) % MOD1 + 1; cout << (lastans = query(1, 1, MOD1, x).second) << endl; } } return 0; }

函数pmax是一个pair类型的最大值函数，返回两个pair中第一个元素较大的那个。如果第一个元素相等，则返回第二个元素较小的那个。 函数query用于查询给定点d处的最高直线。从根节点开始向下搜索，根据当前节点的区间...

解释这段代码for p in range(pmax+1): tmp=[] for q in range(qmax+1): try: tmp.append(ARIMA(sale,(p,1,q)).fit().bic) except: tmp.append(None) bic_matrix.append(tmp)

这是一个使用ARIMA模型进行时间序列分析的代码，其中p和q分别代表ARIMA模型中的自回归项和移动平均项，pmax和qmax则是对应的最大取值范围。在循环中，对于每一个p和q的组合，都会使用该组合对应的ARIMA模型进行拟合...

解释代码：pmax = 5 qmax = 5 bic_matrix = []

这段代码定义了三个变量：pmax，qmax和bic_matrix。pmax和qmax分别是参数的最大值，而bic_matrix是一个空列表，用于存储贝叶斯信息准则（BIC）的结果。BIC是一种选择模型的方法，可以平衡模型的复杂度和优良拟合度，...

已知library(readxl) # excel_sheets(file.choose()) data1 <- read_excel(file.choose()) # 路径的选择 # 对数据进行归一化 df_norm1 <- apply(data1, 2, function(x) (x - min(x)) / (max(x) - min(x))) # 对数据进行B-样条函数拟合 dat <- as.data.frame(df_norm1) colnames(dat) <- c('X1','X2','X3','X4','X5','X6','X7','Y')创建一个CA-gam函数

X <- gam.models::te(data[,1],data[,2],data[,3],data[,4],data[,5],data[,6],data[,7],df=df) } Y <- data[,8] fit <- gam(Y~X) return(fit) } 其中，自然样条基础函数ns定义了用于拟合数据的基础函数。...

#include <iostream> using namespace std; void main() { int a,b,c,*pmax,*pmin; /*pmax,pmin为整型指针变量*/ cout<<"input three numbers:\n"; /*输入提示*/ cin>>a>>b>>c; /*输入三个数字*/ if(a>b) // { pmax=&a; // pmin=&b;} // else { pmax=&b; // pmin=&a;} // if(c>*pmax) pmax=&c; /*判断并赋值*/ if(c<*pmin) pmin=&c; /*判断并赋值*/ cout<<"max="<<*pmax<<'\n'<<"min="<<*pmin<<'\n'; /*输出结果*/ }

cin>>a>>b>>c; /*输入三个数字*/ if(a>b) { pmax=&a; // pmin=&b; } else { pmax=&b; // pmin=&a; } if(c>*pmax) pmax=&c; /*判断并赋值*/ if(c<*pmin) pmin=&c; /*判断并赋值*/ cout<<"max="*pmax...

*pmax=(*px>*py)?*px:*py;

这是一个简单的 C 语言表达式，它的作用是比较变量 px 和 py 的值，然后将其中较大的值赋值给指针变量 pmax 所指向的内存空间。 具体来说，*px 和 *py 分别表示指针变量 px 和 py 所指向的值，表达式 (*px > *py) ?...
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