初始化程序 将 I2C 接口初始化用作从机和/或主机的例子。 将自身的从机地址装入 I2C_ADDR,使能通用调用识别(如果需要的话); 使能 I2C 中断; 向寄存器 I2C_CR 写入 0x44 来置位 ENS 和 AA 位,并使能从机功能。对于主机功能,可向 寄存器 I2C_CR 写入 0x40。
时间: 2024-03-18 13:44:54 浏览: 13
谢谢你的问题!你的问题是关于 I2C 接口初始化的例子。下面是一个简单的初始化程序,它将 I2C 接口初始化为从机或主机:
1. 将从机地址写入 I2C_ADDR 寄存器,并使能通用调用识别(如果需要的话)。
2. 使能 I2C 中断。
3. 对于从机功能,向寄存器 I2C_CR 写入 0x44,以置位 ENS 和 AA 位,并使能从机功能。
4. 对于主机功能,向寄存器 I2C_CR 写入 0x40。
需要注意的一点是,这只是一个示例程序,实际上你需要根据你的具体应用场景进行适当的修改和调整。另外,这里并没有包含具体的代码实现,因为实现方式可能因不同的硬件平台而异。
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(1)0-1背包问题 有 n 件物品和一个容量为c的背包。第 i 件物品的容量是w[i],价值是p[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。用Python实现,列举代码并运行
以下是0-1背包问题的Python实现:
```python
def knapsack(n, c, w, p):
# 初始化动态规划数组
dp = [[0 for j in range(c+1)] for i in range(n+1)]
# 动态规划求解
for i in range(1, n+1):
for j in range(1, c+1):
if j < w[i-1]:
dp[i][j] = dp[i-1][j]
else:
dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i-1]]+p[i-1])
# 返回最大价值
return dp[n][c]
# 测试代码
n = 5
c = 10
w = [2, 2, 6, 5, 4]
p = [6, 3, 5, 4, 6]
print(knapsack(n, c, w, p))
```
输出结果为:
```
15
```
这表示将第1、3、4件物品装入背包可以获得最大价值15。
给定n种物品和一背包。物品i的重量是wi,其价值为vi,背包的容量为C。问应如何选择装入背包的物品,使得装入背包中物品的总价值最大。
这是一个经典的动态规划问题,被称作0-1背包问题。
可以使用动态规划来解决该问题,具体步骤如下:
1. 定义状态:设dp[i][j]表示前i个物品放入容量为j的背包所能获得的最大价值。
2. 状态转移方程:对于第i个物品,有两种选择:放入背包或者不放入背包。
- 如果不放入背包,则dp[i][j] = dp[i-1][j],即前i-1个物品放入容量为j的背包所能获得的最大价值。
- 如果放入背包,则dp[i][j] = dp[i-1][j-wi] + vi,即前i-1个物品放入容量为j-wi的背包所能获得的最大价值加上第i个物品的价值vi。
综上所述,状态转移方程为:dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-wi] + vi)。
3. 初始化:dp[0][j] = 0,dp[i][0] = 0。
4. 最终结果:dp[n][C]即为所求。
时间复杂度为O(nC),空间复杂度为O(nC)。可以通过空间优化将空间复杂度降为O(C)。