#include <stdio.h> #include <stdlib.h> int checkIfRateAvailable(double x, double y, int t, double rate) { double r1 = 1+rate, r2 = 1; while(t>=2) { r2 += r1; r1 *= (1+rate); t--; } return x*r1 < y*r2; } double searchProperRate(double x, double y, int t) { //TODO return 0; } int main(int argc, char *argv[]) { double rate; int N, X, Y, T; // I/O parts, do not modify scanf("%d", &N); for (int loop = 0; loop<N; loop++) { scanf("%d%d%d", &X,&Y,&T); rate = searchProperRate((double)X, (double)Y, T); printf("%.2f%%\n", 100 * rate); } return 0; }

这是一段 C 语言的代码，其中包含两个函数`checkIfRateAvailable`和`searchProperRate`。 `checkIfRateAvailable`函数接受四个参数：两个 double 类型的数值 x 和 y，一个整数 t，以及一个 double 类型的数值 rate。这个函数的作用是判断在给定的时间 t 内，如果使用利率 rate，初始资金 x 能否增加到 y 以上。如果可以，返回 1；否则，返回 0。 `searchProperRate`函数接受三个参数：两个 double 类型的数值 x 和 y，一个整数 t。这个函数的作用是在给定的时间 t 内，找到一个合适的利率 rate，使得初始资金 x 能够在 t 年后增加到 y 以上。该函数的返回值为合适的利率 rate。在主函数中，程序从标准输入读入 N 组测试数据，每组测试数据包括三个整数 X、Y 和 T。对于每组测试数据，程序调用`searchProperRate`函数，计算出合适的利率 rate，然后将其输出到标准输出，保留两位小数。

相关问题

#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <math.h>#define INPUT_NODES 100 //输入层节点数#define HIDDEN_NODES 50 //隐藏层节点数#define OUTPUT_NODES 10 //输出层节点数#define LEARNING_RATE 0.5 //学习率double sigmoid(double x) { return 1.0 / (1.0 + exp(-x));}int main() { double input[INPUT_NODES]; double hidden[HIDDEN_NODES]; double output[OUTPUT_NODES]; double weights_ih[INPUT_NODES][HIDDEN_NODES]; double weights_ho[HIDDEN_NODES][OUTPUT_NODES]; double bias_h[HIDDEN_NODES]; double bias_o[OUTPUT_NODES]; //初始化权重和偏置 //... //训练神经网络 //... //测试 //... return 0;}

这段代码是一个简单的三层神经网络的代码框架，可以用于实现手写数字识别等简单的分类问题。以下是代码的注释解释：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define INPUT_NODES 100 //输入层节点数
#define HIDDEN_NODES 50 //隐藏层节点数
#define OUTPUT_NODES 10 //输出层节点数
#define LEARNING_RATE 0.5 //学习率

double sigmoid(double x) {
    return 1.0 / (1.0 + exp(-x));
}

int main() {
    double input[INPUT_NODES]; //输入层
    double hidden[HIDDEN_NODES]; //隐藏层
    double output[OUTPUT_NODES]; //输出层
    double weights_ih[INPUT_NODES][HIDDEN_NODES]; //输入层到隐藏层的权重
    double weights_ho[HIDDEN_NODES][OUTPUT_NODES]; //隐藏层到输出层的权重
    double bias_h[HIDDEN_NODES]; //隐藏层的偏置
    double bias_o[OUTPUT_NODES]; //输出层的偏置

    // 初始化权重和偏置
    // ...

    // 训练神经网络
    // ...

    // 测试
    // ...

    return 0;
}

在这个框架中，`sigmoid()` 函数是用来实现 Sigmoid 激活函数的；`main()` 函数中，`input[]`、`hidden[]` 和 `output[]` 分别表示输入层、隐藏层和输出层的节点；`weights_ih[][]` 和 `weights_ho[][]` 分别表示输入层到隐藏层和隐藏层到输出层的权重；`bias_h[]` 和 `bias_o[]` 分别表示隐藏层和输出层的偏置。在 `main()` 函数中，你可以编写你的代码来实现你想要的神经网络训练和测试功能。

设计一个虚拟存储区和内存工作区,并使用进先出的算法（FIFO）算法计算访问命中率。命中率=1-页面失效次数/页地址流长度。 程序参考源码 #include <stdio.h> #include <stdlib.h〉 #include <unistd.h〉

为了简化问题，我们假设虚拟存储区和内存工作区的大小都是 4 页，每页大小为 4KB。我们使用一个数组来表示内存工作区，另一个数组来表示虚拟存储区。我们还需要一个队列来记录当前在内存工作区的页面顺序。

以下是使用 FIFO 算法计算访问命中率的示例代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h>

#define PAGE_SIZE 4 // 页面大小，单位为 KB
#define MEMORY_SIZE 4 // 内存工作区大小，单位为页数
#define VIRTUAL_MEMORY_SIZE 4 // 虚拟存储区大小，单位为页数

// 内存工作区
int memory[MEMORY_SIZE];
// 虚拟存储区
int virtual_memory[VIRTUAL_MEMORY_SIZE];
// 页面顺序队列
int page_queue[MEMORY_SIZE];
int queue_front = 0, queue_rear = 0; // 队列的前后指针

// 初始化页面顺序队列
void init_page_queue() {
    for (int i = 0; i < MEMORY_SIZE; i++) {
        page_queue[i] = -1;
    }
}

// 将页面添加到队列中
void add_to_queue(int page) {
    page_queue[queue_rear] = page;
    queue_rear = (queue_rear + 1) % MEMORY_SIZE;
}

// 从队列中取出页面
int get_from_queue() {
    int page = page_queue[queue_front];
    page_queue[queue_front] = -1;
    queue_front = (queue_front + 1) % MEMORY_SIZE;
    return page;
}

// 判断页面是否在内存工作区中
int is_page_in_memory(int page) {
    for (int i = 0; i < MEMORY_SIZE; i++) {
        if (memory[i] == page) {
            return 1;
        }
    }
    return 0;
}

// 将页面加入内存工作区
void add_page_to_memory(int page) {
    int page_to_remove = get_from_queue();
    if (page_to_remove != -1) {
        // 从内存工作区中移除页面
        for (int i = 0; i < MEMORY_SIZE; i++) {
            if (memory[i] == page_to_remove) {
                memory[i] = -1;
                break;
            }
        }
    }
    // 将新页面加入内存工作区
    for (int i = 0; i < MEMORY_SIZE; i++) {
        if (memory[i] == -1) {
            memory[i] = page;
            break;
        }
    }
    // 将新页面添加到队列中
    add_to_queue(page);
}

int main() {
    // 初始化内存工作区和虚拟存储区
    for (int i = 0; i < MEMORY_SIZE; i++) {
        memory[i] = -1;
    }
    for (int i = 0; i < VIRTUAL_MEMORY_SIZE; i++) {
        virtual_memory[i] = i;
    }
    // 初始化页面顺序队列
    init_page_queue();

    int page_fault_count = 0; // 页面失效次数
    int page_access_count = 0; // 页地址流长度
    int page_number; // 访问的页面号

    // 模拟访问页面的过程
    while (scanf("%d", &page_number) != EOF) {
        page_access_count++;
        if (is_page_in_memory(page_number)) {
            // 页面命中，不需要做任何操作
            printf("Page %d hit\n", page_number);
        } else {
            // 页面失效，将页面加入内存工作区
            printf("Page %d miss\n", page_number);
            page_fault_count++;
            add_page_to_memory(page_number);
        }
        // 打印当前内存工作区的情况
        printf("Memory: ");
        for (int i = 0; i < MEMORY_SIZE; i++) {
            if (memory[i] == -1) {
                printf("- ");
            } else {
                printf("%d ", memory[i]);
            }
        }
        printf("\n");
    }
    // 计算并输出命中率
    double hit_rate = 1.0 - (double) page_fault_count / page_access_count;
    printf("Hit rate: %.2f\n", hit_rate);

    return 0;
}

在以上代码中，我们使用了一个 while 循环来模拟访问页面的过程。每次读入一个页面号，如果页面在内存工作区中，则命中；否则，页面失效，需要将页面加入内存工作区。在加入页面之前，我们使用 FIFO 算法来确定需要被替换的页面。最后，我们根据页面失效次数和页地址流长度计算命中率，并输出结果。

注意，本示例代码仅为演示目的，实际应用中需要根据具体需求进行优化和改进。