sink current和source current的区别

Sink current（沉降电流）和source current（源电流）是在电子电路中常用的术语，用来描述电路中的电流流动方向和方式。

Sink current指的是电流从外部电路流入设备或组件（如晶体管、集成电路等），从而将电荷“吸走”。换句话说，设备或组件扮演着负载的角色，接收来自外部电路的电流。Sink current会引起设备或组件的输入端（通常是低电平）产生负载，因此可以将其视为负载吸收电流的能力。

Source current则是电流从设备或组件流出，向外部电路提供电流。设备或组件在这种情况下充当源或提供电流的角色。Source current通常会引起设备或组件的输出端（通常是高电平）产生负载，因此可以将其视为负载提供电流的能力。

总结：Sink current描述了电流从外部流入设备或组件的情况，而source current描述了电流从设备或组件流出，向外部提供电流的情况。

相关问题

usbpd_info(&pd->dev, "Type-C Source (%s) connected\n", src_current(typec_mode)); /* if waiting for SinkTxOk to start an AMS */ if (pd->spec_rev == USBPD_REV_30 && typec_mode == POWER_SUPPLY_TYPEC_SOURCE_HIGH && (pd->send_pr_swap || pd->send_dr_swap || pd->vdm_tx)) break; if (pd->current_pr == PR_SINK) return 0; /* * Unexpected if not in PR swap; need to force disconnect from * source so we can turn off VBUS, Vconn, PD PHY etc. */ if (pd->current_pr == PR_SRC) { usbpd_info(&pd->dev, "Forcing disconnect from source mode\n"); pd->current_pr = PR_NONE; break; } pd->current_pr = PR_SINK; eval.intval = typec_mode > POWER_SUPPLY_TYPEC_SOURCE_DEFAULT ? 1 : 0; extcon_set_property(pd->extcon, EXTCON_USB, EXTCON_PROP_USB_TYPEC_MED_HIGH_CURRENT, eval); break;代码分析

这段代码是在USB Type-C协议中进行电源角色协商时使用的。它的作用是在设备检测到Type-C源设备连接时，根据当前的协议状态进行相应的操作。

首先，代码使用usbpd_info函数输出Type-C源设备连接的消息。然后，它根据当前的协议状态进行判断。如果当前状态是USB-PD 3.0协议且Type-C模式是高电流源模式，并且等待SinkTxOk去开始一个AMS，则跳过该代码块。

如果当前状态是PR_SINK（电源角色是Sink），则直接返回。如果当前状态是PR_SRC（电源角色是Source），则输出日志信息，强制从源模式断开连接，并将当前状态设置为PR_NONE（无电源角色）。最后，将当前状态设置为PR_SINK，并根据Type-C模式设置EXTCON_USB的属性EXTCON_PROP_USB_TYPEC_MED_HIGH_CURRENT。

这段代码的目的是确保设备在进行电源角色协商时，能够正确地处理各种状态，并根据当前状态进行相应的操作。

给出连通有向图G的各边权值，并指定源点s和汇点t，求G的最大流 Input 输入为1+V行，第1行有3个整数，分别为图G中点的数量V、源点序号、汇点序号，以空格隔开 接下来的V行为V*V的邻接矩阵，记录了图G中各边的权值，各边权值均为整数，每行V个值以空格隔开

本题是一个典型的网络流问题，可以使用Ford-Fulkerson算法或Edmonds-Karp算法来求解。在本题中，我们可以通过邻接矩阵来表示图G中各边的权值，并使用邻接矩阵来实现Ford-Fulkerson算法。

具体而言，我们可以首先将邻接矩阵表示的图G转换为一个邻接表，便于在算法中进行遍历。然后，我们可以使用BFS或DFS来寻找增广路径，并在此基础上进行增广。直到无法找到增广路径为止，算法结束。此时，我们可以计算出流量的总和，即为最大流。

下面是Python实现Ford-Fulkerson算法求解最大流的示例代码：

from collections import deque

# Ford-Fulkerson算法
def ford_fulkerson(graph, source, sink):
    # 初始化残量图为原图
    residual_graph = [graph[i][:] for i in range(len(graph))]

    # 初始化流量为0
    max_flow = 0

    # 寻找增广路径
    while True:
        parent = [-1] * len(residual_graph)
        parent[source] = source
        queue = deque([source])
        while queue:
            current = queue.popleft()
            for neighbor, residual_capacity in enumerate(residual_graph[current]):
                if parent[neighbor] == -1 and residual_capacity > 0:
                    parent[neighbor] = current
                    if neighbor == sink:
                        break
                    queue.append(neighbor)
        if parent[sink] == -1:
            break

        # 计算增广路径的流量
        path_flow = float('inf')
        current = sink
        while current != source:
            path_flow = min(path_flow, residual_graph[parent[current]][current])
            current = parent[current]

        # 更新残量图
        current = sink
        while current != source:
            residual_graph[parent[current]][current] -= path_flow
            residual_graph[current][parent[current]] += path_flow
            current = parent[current]

        # 更新最大流
        max_flow += path_flow

    return max_flow

# 读取输入
V, source, sink = map(int, input().split())
graph = [list(map(int, input().split())) for _ in range(V)]

# 求解最大流
max_flow = ford_fulkerson(graph, source, sink)

# 输出结果
print(max_flow)

在该示例代码中，我们使用了邻接矩阵来表示图G，并使用了BFS来寻找增广路径。如果需要使用DFS来寻找增广路径，只需要将BFS的部分替换为DFS即可。