double elapsed_time = ((double)(end_time - start_time)) / CLOCKS_PER_SEC;解析代码

时间: 2024-05-24 14:11:45 浏览: 11
这段代码计算了程序运行的时间。具体解析如下: 1. `end_time - start_time` 计算出程序运行所消耗的 CPU 时钟数。 2. `(double)(end_time - start_time)` 强制将结果转换为浮点数类型。 3. `CLOCKS_PER_SEC` 是一个常量,表示每秒钟 CPU 计时器的“嘀嗒”次数。 4. `(double)(end_time - start_time)) / CLOCKS_PER_SEC` 计算出程序运行的时间,单位是秒。 5. 最终将结果赋值给 `elapsed_time` 变量,即程序运行的时间。
相关问题

请帮我分析这段代码有何错误:double b_tree_search_time(int* arr, int n, int t) { BTreeNode* root = b_tree_node_init(t); clock_t start = clock(); for (int i = 0; i < n; i++) { root = b_tree_insert(root, arr[i], t); } for (int i = 0; i < n; i++) { b_tree_search(root, arr[i]); } clock_t end = clock(); double elapsed_time = (double) (end - start) / CLOCKS_PER_SEC; b_tree_free(root, t); return elapsed_time; }

这段代码看起来是用来测试 B 树搜索时间的,但是存在一个问题。 在 for 循环中,每次插入数据后都会更新根节点,这会导致树的结构不稳定,可能会导致搜索时间的不准确性。应该修改为: ```c++ BTreeNode* root = b_tree_node_init(t); for (int i = 0; i < n; i++) { b_tree_insert(root, arr[i], t); } for (int i = 0; i < n; i++) { b_tree_search(root, arr[i]); } b_tree_free(root, t); ``` 另外,代码中没有判断根节点是否为空,如果 arr 数组为空,会导致程序异常。应该添加以下判断: ```c++ if (arr == NULL || n == 0) { return 0; } ```

__android_log_print 计算方法耗时

__android_log_print() 是 Android 系统提供的用于输出日志信息的函数,它并不会计算方法耗时。如果需要计算方法的耗时,可以使用以下两种方式: 1. 使用 clock() 函数 clock() 函数用于计算 CPU 执行代码所需的时间,可以在方法的起始位置和结束位置分别调用 clock() 函数,然后计算两次调用之间的时间差即可得到方法的耗时。例如: ```c++ #include <ctime> void function() { clock_t start_time = clock(); // 方法代码 clock_t end_time = clock(); double elapsed_time = double(end_time - start_time) / CLOCKS_PER_SEC; __android_log_print(ANDROID_LOG_DEBUG, "TAG", "Elapsed Time: %f", elapsed_time); } ``` 2. 使用 chrono 库 C++11 引入了 chrono 库,可以更方便地计算时间间隔。例如: ```c++ #include <chrono> void function() { auto start_time = std::chrono::high_resolution_clock::now(); // 方法代码 auto end_time = std::chrono::high_resolution_clock::now(); double elapsed_time = std::chrono::duration<double>(end_time - start_time).count(); __android_log_print(ANDROID_LOG_DEBUG, "TAG", "Elapsed Time: %f", elapsed_time); } ``` 以上两种方式都可以计算方法的耗时,但是建议使用第二种方式,因为它更加精确,并且不受 clock() 函数的精度限制。

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将以下程序转换成python程序 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include<ctime> int main(int argc,char** argv) { clock_t start,end; int cam_num = 1; // 1,2 the number of cameras used // nano_id dev_id port_id 位置 // 13 0 9202 下巴 // 13 1 9201 前方 // 14 0 9203 左方 // 14 1 9204 右方 // 15 0 9205 腹部(默认) std::string IpLastSegment = "15"; int cam_id = 0; // the id of the camera used if cam_num is 1 if (argc>=2) cam_id = std::atoi(argv[1]); int udpPORT1 = 9201; // port_id of the camera which was used int udpPORT2 = 9202; // port_id of the camera which was used std::string udpstrPrevData = "udpsrc address=192.168.123."+ IpLastSegment + " port="; std::string udpstrBehindData = " ! application/x-rtp,media=video,encoding-name=H264 ! rtph264depay ! h264parse ! omxh264dec ! videoconvert ! appsink"; std::string udpSendIntegratedPipe1 = udpstrPrevData + std::to_string(udpPORT1) + udpstrBehindData; std::string udpSendIntegratedPipe2 = udpstrPrevData + std::to_string(udpPORT2) + udpstrBehindData; std::cout<<"udpSendIntegratedPipe1:"<<udpSendIntegratedPipe1<<std::endl; std::cout<<"udpSendIntegratedPipe2:"<<udpSendIntegratedPipe2<<std::endl; cv::VideoCapture cap1(udpSendIntegratedPipe1); cv::VideoCapture cap2(udpSendIntegratedPipe2); if(!cap1.isOpened()) return 0 ; if(!cap2.isOpened()) return 0 ; cv::Mat frame1, frame2; while(1) { start=clock(); //程序开始计时 cap1 >> frame1; cap2 >> frame2; if(frame1.empty()) break; if(frame2.empty()) break; imshow("video1", frame1); imshow("video2", frame2); end=clock(); double endtime=(double)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC; std::cout << "FPS:"<<1/endtime<<"/s"<<std::endl; //ms为单位 char key = cv::waitKey(1); if(key == 27) // press ESC key break; } cap1.release();//释放资源 cap2.release();//释放资源 } return 0; }

分析下面代码每一步功能#include <stdio.h> #include #include <time.h> #define NUM_THREADS 200 // 定义线程数量 #define MIN_NUM 30000000 // 要判断的最小数 #define MAX_NUM 30000200 // 要判断的最大数 // 判断一个数是否为素数 int is_prime(int num) { if (num <= 1) return 0; int i; for (i = 2; i * i <= num; i++) { if (num % i == 0) return 0; } return 1; } // 子线程的入口函数 void* check_prime(void* arg) { int id = (int) arg; // 获取线程的编号 int i, count = 0; for (i = MIN_NUM + id; i <= MAX_NUM; i += NUM_THREADS) { // 每个线程处理一定范围内的数 if (is_prime(i)) { printf("Thread %d: %d is prime.\n", id, i); count++; } } printf("Thread %d found %d primes.\n", id, count); pthread_exit(NULL); // 退出线程 } int main() { pthread_t threads[NUM_THREADS]; // 定义线程数组 int thread_args[NUM_THREADS]; // 线程的传递参数数组 int i, rc; clock_t start, end; double duration; start = clock(); // 记录程序启动的时间 // 创建子线程 for (i = 0; i < NUM_THREADS; i++) { thread_args[i] = i; // 设置线程参数 rc = pthread_create(&threads[i], NULL, check_prime, (void*) &thread_args[i]); // 创建线程 if (rc != 0) { printf("Error: Unable to create thread %d. Code: %d\n", i, rc); return -1; } } // 等待所有子线程结束 for (i = 0; i < NUM_THREADS; i++) { rc = pthread_join(threads[i], NULL); // 等待线程结束 if (rc != 0) { printf("Error: Unable to join thread %d. Code: %d\n", i, rc); return -1; } } end = clock(); // 记录程序结束的时间 duration = ((double) (end - start)) / CLOCKS_PER_SEC; // 计算程序运行的时间 printf("Total time elapsed: %f seconds.\n", duration); return 0; }

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