a=65,b=a7,s3=0,s2=0,s1=0,s0=0,cn=x,则逻辑运算后f、fc、fz分别是多少
时间: 2023-10-28 13:03:37 浏览: 51
根据给定的条件,我们可以逐步推导逻辑运算的结果。
首先,我们需要根据a、b、s3、s2、s1、s0的值来确定输入信号的大小。根据该条件,可以得出以下关系:
- a=65,将十进制数转为二进制数为01000001;
- b=a7,表示b等于a的第七位,即b=0;
- 所以输入信号cn=x,表示c为外部输入的未知值。
根据输入信号的大小,我们可以继续进行逻辑运算。
根据and门的逻辑运算规则,and门的输出f为1的前提条件是所有输入信号都为1,即f=a∧b∧s3∧s2∧s1∧s0∧cn。根据具体数值,可以得出:
- f = 0∧0∧0∧0∧0∧x = 0。
根据xor门的逻辑运算规则,xor门的输出fc为1的前提条件是奇数个输入信号为1,即fc=a⨁b⨁s3⨁s2⨁s1⨁s0⨁cn。根据具体数值,可以得出:
- fc = 0⨁0⨁0⨁0⨁0⨁x = x。
根据not门的逻辑运算规则,not门的输出fz的值与输入信号相反,即fz=¬cn。根据具体数值,可以得出:
- fz = ¬x。
综上所述,逻辑运算后的结果为f=0,fc=x,fz=¬x。
相关问题
步骤:6、检查R2、R3的值 ⑴微地址指示灯显示2FH。记录记录数据总线D7—D0的值、A总线A7—A0的值,B总线B7—B0的值。记录信号ALUBUS、M、S3、S2、S1、S0、LR、SEL3、SEL2、SEL1、SEL0的值。这时B总线B7—B0和数据总线D7—D0都显示R2的值。按一次QD按钮,进入下一步。 ⑵微地址指示灯显示30H。记录记录数据总线D7—D0的值、A总线A7—A0的值,B总线B7—B0的值。记录信号ALUBUS、M、S3、S2、S1、S0、LR、SEL3、SEL2、SEL1、SEL0的值。这时B总线B7—B0和数据总线D7—D0都显示R3的值。按一次QD按钮,进入下一步。 ⑶按复位按钮CLR,结束操作。
这是Tec-6计算器的操作步骤,用于检查R2和R3的值。在步骤6中,通过按下QD按钮和复位按钮CLR来完成操作。具体步骤如下:
1. 当微地址指示灯显示2FH时,记录数据总线D7-D0的值、A总线A7-A0的值,B总线B7-B0的值,并记录信号ALUBUS、M、S3、S2、S1、S0、LR、SEL3、SEL2、SEL1、SEL0的值。
2. 此时,B总线B7-B0和数据总线D7-D0都应该显示R2的值。
3. 按下QD按钮,微地址指示灯将会显示30H。
4. 当微地址指示灯显示30H时,记录数据总线D7-D0的值、A总线A7-A0的值,B总线B7-B0的值,并记录信号ALUBUS、M、S3、S2、S1、S0、LR、SEL3、SEL2、SEL1、SEL0的值。
5. 此时,B总线B7-B0和数据总线D7-D0都应该显示R3的值。
6. 按下QD按钮,进入下一步操作。
7. 按下复位按钮CLR,结束整个操作。
给出一个序列a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7...an,求它的一个子序列(设为s1,s2,...sn),使得这个子序列满足这样的性质:s1<s2<s3<...<sn并且这个子序列的长度最长。输出这个最长子序列的长度,要求时间复杂度为o(n2)。
### 回答1:
这个问题要求给出一个程序列表a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7 ... an,并且要求它们组成一个子序列(设为s1,s2,... sn),使得这个子序列满足s1 < s2 < s3 < ... < sn,同时这个子序列的长度最长。要求输出这个最长子序列的长度,并且要求时间复杂度为O(n2)。
### 回答2:
这道题可以使用动态规划算法解决,时间复杂度可以控制在O(n^2)。
首先定义一个数组dp,dp[i]表示以第i个数结尾的最长上升子序列的长度。初始状态下,dp[i]都为1,因为每个数本身都是一个长度为1的上升子序列。
然后从第二个数开始遍历,在第i个数之前的所有数中找到比它小的数j,如果找到了,就更新dp[i]为max(dp[i],dp[j]+1)。这里的意思是,以第i个数结尾的最长上升子序列的长度,要么就是它自己,要么就是前面某个数的上升子序列再加上它自己。最后,遍历dp数组,找到最大值就是最长上升子序列的长度。
下面是具体的代码实现:
int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
vector<int> dp(n, 1);
for (int i = 1; i < n; i++){
for (int j = 0; j < i; j++){
if (nums[i] > nums[j]){
dp[i] = max(dp[i], dp[j]+1);
}
}
}
int res = 0;
for (int i = 0; i < n; i++){
res = max(res, dp[i]);
}
return res;
}
时间复杂度分析:两层循环,每层都遍历了n个数,所以时间复杂度为O(n^2)。
### 回答3:
算法思想:
首先定义一个数组dp,其中dp[i]表示以位置i结尾的最长递增子序列长度,初始值均为1,因为任何一个位置都可以看做最长递增子序列的结尾。
然后从i=2开始遍历,对于位置i,需要考虑前面所有位置j的dp[j]值,如果a[j]<a[i],说明可以将a[j]加入到以a[i]结尾的最长递增子序列中,那么此时以a[i]结尾的最长递增子序列长度就是dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1)。
最后遍历dp数组,取其中的最大值即为最长递增子序列长度。
算法实现:
时间复杂度为O(n^2)。
Python代码如下:
def longestIncreasingSubsequence(arr):
n = len(arr)
dp = [1] * n
for i in range(1, n):
for j in range(i):
if arr[j] < arr[i]:
dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)
return max(dp)
arr = [1, 3, 2, 4, 7, 6, 9, 8]
print(longestIncreasingSubsequence(arr)) # 输出:5
Java代码如下:
public static int longestIncreasingSubsequence(int[] arr) {
int n = arr.length;
int[] dp = new int[n];
Arrays.fill(dp, 1);
for (int i = 1; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (arr[j] < arr[i]) {
dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
}
}
}
int res = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
res = Math.max(res, dp[i]);
}
return res;
}
int[] arr = {1, 3, 2, 4, 7, 6, 9, 8};
System.out.println(longestIncreasingSubsequence(arr)); // 输出:5
算法优化:
时间复杂度可以优化到O(nlogn),具体实现可以参考改进的算法:最长递增子序列(LIS)算法。