零起点学算法87——打印所有低于平均分的分数

时间: 2023-04-29 18:01:43 浏览: 30
首先,需要计算出所有分数的平均分。然后,遍历所有分数,将低于平均分的分数打印出来即可。 具体实现步骤如下: 1. 定义一个列表,存储所有分数。 2. 计算所有分数的平均分,可以使用sum()函数和len()函数。 3. 遍历所有分数,如果分数低于平均分,则打印出来。 代码示例: scores = [80, 90, 70, 60, 85, 95, 75, 65] average = sum(scores) / len(scores) for score in scores: if score < average: print(score) 输出结果: 70 60 75 65
相关问题

零起点学算法105——c语言合法标识符

### 回答1: C语言合法标识符是指用来表示变量、函数、结构体等标识符的名称,必须符合以下规则: 1. 标识符由字母、数字和下划线组成,且第一个字符必须是字母或下划线。 2. 标识符的长度不能超过63个字符。 3. 标识符是区分大小写的。 4. 标识符不能是C语言的关键字,如if、else、while等。 例如,以下是合法的标识符: - age - _count - student_name - MAX_VALUE 而以下是不合法的标识符: - 123abc(第一个字符必须是字母或下划线) - my_variable_name_is_very_long_and_it_is_more_than_63_characters(长度超过了63个字符) - if(是C语言的关键字) ### 回答2: 在C语言中,合法标识符是指用来标识变量、函数、结构体等各种程序实体的名称。合法标识符由字母、数字和下划线组成,其中第一个字符必须是字母或下划线。C语言中的标识符不区分大小写,但建议使用小写字母来表示变量和函数名,使用大写字母来表示常量。 C语言中的标识符可以包含任意数量的字母、数字和下划线,但不能使用其他符号,例如货币符号、百分号、星号等。标识符的长度没有限制,但通常应控制在30个字符以内,以便提高程序的可读性和易维护性。 以下是一些合法标识符的例子: - age - Number1 - Total_Count - _result - MAX_VALUE - average_score 需要注意的是,C语言中有些标识符是有特殊意义的,例如关键字、预定义标识符等,这些标识符不能用于定义用户自定义的变量、函数等。在程序中使用关键字或预定义标识符来定义标识符会导致编译错误。 总之,在C语言中,程序员应该遵循一定的命名规则来命名变量、函数、结构体等程序实体,以便提高程序的可读性和易维护性。同时,还需要注意不要使用C语言中的关键字和预定义标识符作为自定义标识符的名称。 ### 回答3: C语言合法标识符是指用于表示变量、函数、结构体等程序实体的一组字符序列。在C语言中,标识符必须是由字母、数字和下划线组成的,且必须以一个字母或下划线开头。 标识符的命名规则: 1. 标识符必须以字母或下划线开头,后面可以跟任意字母、数字或下划线。 2. 标识符的长度不能超过63个字符。 3. 标识符是区分大小写的,即变量abc和变量ABC是不同的标识符。 4. 标识符不能使用C语言的关键字,如if、while、for等等。 标识符的命名规范: 1. 标识符的命名最好是有意义的英文单词或缩写,以方便理解和维护。 2. 标识符最好不要使用缩写,除非这个缩写是非常普遍的。 3. 标识符的命名应该使用驼峰命名法,如:变量名firstNumber,函数名calculateArea等等。 4. 若标识符需要包含多个单词时,可以使用下划线分割单词,如:变量名item_price、结构体名employee_info等等。 在C语言中,正确使用合法标识符可以让程序更加直观、易读、易维护和易扩展。因此,学习C语言合法标识符对于程序员来说是非常重要的一部分。

problem g: 零起点学算法106——首字母变大写

### 回答1: 这道题目要求我们将字符串中每个单词的首字母变成大写。我们可以先将字符串按照空格分割成单词,然后对每个单词进行处理。处理的方法是将单词的第一个字符转换成大写,然后再将剩余的字符拼接起来。最后将处理后的单词再拼接成一个字符串即可。 ### 回答2: 题目要求编写一个程序,将给定字符串的每个单词的首字母变为大写。 首先,我们可以使用`split()`方法将字符串分割成单词的列表。然后,遍历每个单词,将首字母转化成大写。最后,使用`join()`方法将单词列表重新连接成字符串,得到结果。 以下是一个可能的实现: ```python def capitalize_first_letter(sentence): words = sentence.split() # 将字符串分割成单词列表 result = [] for word in words: capitalized_word = word[0].upper() + word[1:] # 将首字母变为大写 result.append(capitalized_word) return ' '.join(result) # 将单词列表重新连接成字符串 # 测试示例 print(capitalize_first_letter('hello world')) # 输出: Hello World print(capitalize_first_letter('zero starting point')) # 输出: Zero Starting Point ``` 以上代码中,`capitalize_first_letter`函数接收一个字符串作为参数,并返回首字母变为大写的结果字符串。我们将字符串使用`split()`方法分割成单词列表,然后遍历每个单词,将首字母转化成大写。最后,使用`join()`方法将单词列表重新连接成字符串,并返回结果。 通过上述实现,我们可以满足题目要求,将给定字符串的每个单词的首字母变为大写。 ### 回答3: 问题g:零起点学算法106——首字母变大写 这个问题要求我们将给定字符串中每个单词的首字母变为大写。解决这个问题的方法有很多种,下面我将提供两种方法。 方法一:使用内置函数capitalize() 我们可以使用内置函数capitalize()来将字符串的首字母变为大写。首先,我们将给定的字符串按照空格分割成单词列表。然后,对于每个单词,我们使用capitalize()函数将其首字母变为大写,并将其添加到结果列表中。最后,我们将结果列表连接成一个字符串,并返回这个结果字符串作为答案。 def capitalize_words(sentence): words = sentence.split() capitalized_words = [word.capitalize() for word in words] return ' '.join(capitalized_words) 方法二:逐个字符遍历 我们也可以逐个字符遍历给定字符串,当遇到空格时,将下一个字符变为大写。为了解决字符串首字母的问题,我们可以在遍历前在字符串的首部添加一个空格。 def capitalize_words(sentence): sentence = ' ' + sentence n = len(sentence) result = '' for i in range(1, n): if sentence[i - 1] == ' ': result += sentence[i].upper() else: result += sentence[i] return result 这两种方法都可以解决问题g中的要求,使用内置函数capitalize()的方法较为简单和直观,但如果想要了解更多底层的实现细节,逐个字符遍历的方法也是一种不错的选择。

相关推荐

在这个问题中,用户提供了两段代码,分别是引用\[1\]和引用\[2\]。这两段代码都是用来在一个数组中查找指定数的位置。 引用\[1\]是一个C++代码示例,它使用了iostream和stdio.h头文件,并使用了命名空间std。代码中使用了一个while循环来不断读取输入的n值,然后创建一个大小为n的整型数组a,并通过for循环读取数组的元素。接下来,代码读取了一个整数m,并使用for循环遍历数组a,查找是否有与m相等的元素。如果找到了相等的元素,则将其位置赋值给变量t,并跳出循环。最后,根据t的值输出结果。 引用\[2\]是另一个C代码示例,它使用了stdio.h头文件。代码中同样使用了一个while循环来不断读取输入的n值,然后创建一个大小为n的整型数组a,并通过for循环读取数组的元素。接下来,代码读取了一个整数m,并使用for循环遍历数组a,查找是否有与m相等的元素。如果找到了相等的元素,则将其位置赋值给变量count,并将flag设置为1,表示找到了。最后,根据flag的值输出结果。 综上所述,这两段代码都是用来在一个数组中查找指定数的位置。它们的实现方式略有不同,但都能达到相同的目的。 #### 引用[.reference_title] - *1* [1143: 零起点学算法50——数组中查找数](https://blog.csdn.net/weixin_43965597/article/details/113104995)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [问题 C: 零起点学算法82——数组中查找数](https://blog.csdn.net/chenhannan0024/article/details/127568844)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
《零起点学通C语言》是一本适合零基础学习C语言的书籍。它从最基础的概念出发,循序渐进地引导读者学习C语言的各个方面。 首先,本书首先介绍了C语言的发展历程以及它的特点和应用领域。随后,书中详细讲解了C语言的基本语法和基本数据类型,包括变量、运算符、控制语句等。这些都是学习C语言的基础,对于初学者来说非常重要。 除了基本语法之外,本书还专门介绍了C语言的函数和数组。函数是C语言的一个重要概念,它可以提高代码的可维护性和重用性。数组是C语言中常用的数据结构,用于存储一系列相同类型的数据。学习了函数和数组之后,读者就可以编写更加复杂和实用的程序了。 另外,本书还介绍了C语言的指针和内存管理。指针是C语言一项重要的特性,它可以用来处理内存地址,实现更高效的程序设计。内存管理则是指我们如何分配和释放内存空间,防止程序出现内存泄漏等问题。 在每个章节结束时,本书还提供了练习题和答案,以帮助读者巩固所学知识。通过不断练习和实践,读者可以更好地理解和掌握C语言。 总的来说,《零起点学通C语言》是一本适合零基础学习C语言的入门书籍。它以简洁明了的语言和丰富的例子,帮助读者逐步理解和掌握C语言的基本概念和技巧。无论是对于初学者还是对于有一定编程经验的人来说,都是一本值得推荐的学习资源。
迪杰斯特拉算法(Dijkstra)是一种贪心算法,用于解决最短路径问题。它可以处理有权有向图或无向图,但不允许有负权边(权重必须为非负数)。 算法思路: 1. 从起点开始,初始化所有节点的距离为无穷大,起点距离为0; 2. 将起点加入“已访问”集合; 3. 对于起点的所有邻居节点,更新它们的距离(如果通过当前节点到达邻居节点的距离小于邻居节点原有的距离,则更新邻居节点的距离); 4. 从未访问集合中选择距离起点最近的节点,加入“已访问”集合; 5. 重复步骤3和4,直到所有节点都被加入“已访问”集合或者没有与起点相连的节点。 算法实现: Dijkstra算法的实现通常使用优先队列(PriorityQueue)来维护未访问集合中距离起点最近的节点。具体实现步骤如下: 1. 创建一个空的优先队列Q,将起点加入Q中,并设置起点到自身的距离为0; 2. 创建一个数组dist[],用于保存起点到各个节点的距离,初始化为无穷大; 3. 创建一个数组visited[],用于标记节点是否被访问过,初始化为false; 4. 将dist[起点]的值设置为0; 5. 当Q不为空时,重复以下步骤: a. 从Q中取出距离起点最近的节点u; b. 如果节点u已经被访问过,则跳过此次循环; c. 将节点u标记为已访问; d. 对于节点u的每个邻居节点v,如果节点v未被访问过并且通过节点u到达节点v的距离小于dist[v],则更新dist[v]的值; e. 将节点v加入Q中。 6. 最终,dist数组中保存的就是起点到各个节点的最短距离。 Dijkstra算法的时间复杂度为O(ElogV),其中E为边数,V为节点数。这是因为算法需要对每个节点的所有邻居节点进行遍历,而优先队列的插入和删除操作的时间复杂度为O(logV)。
### 回答1: 学习算法是一个很重要的课题,对于很多人来说是一个挑战。这里有一些建议,希望能帮到你: 1. 首先,了解算法的基本概念和框架是很重要的。这可以帮助你更好地理解算法的原理和性质。 2. 其次,练习是很重要的。尝试解决一些算法练习题,并尝试使用不同的算法来解决同一问题。这将帮助你更好地理解算法的优劣,并能更好地选择合适的算法来解决实际问题。 3. 学习算法时,不妨从简单的算法开始,例如排序算法或查找算法。这些算法可以帮助你更好地理解算法的基本概念,并为你后面学习更复杂的算法打下基础。 4. 在学习过程中,也可以尝试使用不同的学习方式,例如看视频、阅读书籍或论文、参加在线课程等。这将有助于你更好地理解算法,并使你更有兴趣去学习。 5. 最后,坚持不懈是很重要的。学习算法可能有时会很困难,但是只要坚持不懈,你就一定能学会它。 ### 回答2: 学习算法是一个深奥而有挑战性的过程,下面是我对于学习算法的建议以及学习的起点。 首先,投入足够的时间和精力进行学习算法,因为算法需要一定的思维和实践来理解和应用。 其次,建议先学习基本的数据结构,例如链表、栈、队列和树等。这些数据结构是算法的基础,理解它们的特点和操作能够帮助你更好地理解和实现算法。 接下来,学习常见的算法设计和分析方法,如贪心算法、动态规划、分治法和回溯法等。掌握这些方法的思想和应用场景能够帮助你解决各种实际问题。 同时,多做算法相关的练习和题目,通过实践来巩固所学的知识。可以通过参加在线算法竞赛、阅读经典算法书籍以及参与开源项目等途径,提升自己的算法能力。 此外,与其他学习算法的人交流和讨论也是很重要的。可以加入算法学习的社群或者论坛,与他人分享经验和学习资源,互相鼓励和帮助。 最后,要持续学习和实践算法。算法是一门持续发展的学科,新的算法和方法不断涌现。保持对新技术和研究的关注,并不断更新自己的知识和技能,才能在算法领域保持竞争力。 总的来说,学习算法需要时间、耐心和实践。从基本的数据结构开始,逐步学习和应用不同的算法,不断提升自己的能力和技巧。 ### 回答3: 对于学习算法,我有以下几点建议: 首先,建议从最基础的算法开始学习,例如排序算法、查找算法等。这些基础算法是其他高级算法的基础,理解它们能够帮助你构建起对算法的整体认知和思维模式。 其次,建议多做算法题目。通过不断实践,可以加深对算法的理解和运用能力。选择一些常见的算法题目进行练习,例如LeetCode、牛客网等平台上的题目,可以逐渐提高自己的解题能力。 此外,建议深入学习经典的算法书籍,如《算法导论》。这些书籍会提供丰富的算法理论知识,帮助你理解算法的原理和设计思想。 另外,建议关注算法的实际应用。学习算法不仅仅是为了掌握知识,更重要的是能够将其应用到实际问题中,解决实际的工程和科研难题。关注算法在各个领域的应用,例如机器学习、图像处理、自然语言处理等,有助于加深理解和提升实践能力。 最后,建议坚持不懈,保持学习的耐心和毅力。学习算法是一个长期的过程,需要不断地学习和实践。面对困难和挑战时,要坚持下去,并相信自己的能力和潜力。 总而言之,学习算法需要从基础开始,不断实践和深入学习,关注实际应用,并保持学习的耐心和毅力。希望这些建议对你的学习有帮助。
零起点TensorFlow与量化交易是两个不同的概念,需要分别理解。首先,TensorFlow是一个用于机器学习和人工智能的开源框架,它提供了丰富的工具和库,用于构建和训练各种深度学习模型。TensorFlow具有强大的计算能力和灵活性,可以应用于多个领域,包括图像识别、自然语言处理、数据挖掘等。 而量化交易是一种利用数学和统计模型以及计算机技术进行交易决策的方法。通过对市场历史数据进行分析和建模,量化交易希望通过科学和系统化的方法来提高交易的效益。量化交易通常使用大量的数据和复杂的模型,以预测股票、期货、外汇等金融产品的价格走势,从而进行交易决策。 将零起点TensorFlow与量化交易结合起来,可以实现更智能和精确的交易策略。通过使用TensorFlow的强大计算能力和深度学习的模型,可以对市场数据进行更准确的预测和分析,从而提高交易的成功率和效益。例如,可以使用TensorFlow构建卷积神经网络(CNN)来对股票价格走势进行预测,或者使用循环神经网络(RNN)来分析市场情绪和新闻的影响。 然而,要实现零起点TensorFlow与量化交易需要具备相关的知识和技能。首先,需要对TensorFlow的使用和深度学习的原理有一定的了解。此外,还需要有金融市场和量化交易的知识,了解交易策略和风险管理的基本原则。最后,需要具备编程和数据分析的能力,以便处理和分析大量的市场数据。 在实际应用中,可以通过参加相关的培训课程和课程,学习TensorFlow和量化交易的知识和技能。同时,也可以参考开源社区中一些已经存在的量化交易项目,学习其实现原理和代码结构。总之,结合零起点TensorFlow和量化交易,可以实现更智能、精确和有效的交易策略。
以下是Java实现的动态规划算法,用于凸多边形的最优三角剖分: java public class Triangulation { public static double minWeightTriangulation(double[] vertices) { int n = vertices.length / 2; double[][] dp = new double[n][n]; for (int len = 2; len < n; len++) { for (int i = 0; i < n - len; i++) { int j = i + len; dp[i][j] = Double.MAX_VALUE; for (int k = i + 1; k < j; k++) { double weight = dp[i][k] + dp[k][j] + triangleArea(vertices, i, k, j); if (weight < dp[i][j]) { dp[i][j] = weight; } } } } return dp[0][n - 1]; } private static double triangleArea(double[] vertices, int i, int j, int k) { double x1 = vertices[2 * i]; double y1 = vertices[2 * i + 1]; double x2 = vertices[2 * j]; double y2 = vertices[2 * j + 1]; double x3 = vertices[2 * k]; double y3 = vertices[2 * k + 1]; return Math.abs((x1 * (y2 - y3) + x2 * (y3 - y1) + x3 * (y1 - y2)) / 2.0); } } 这个算法中,vertices数组包含了多边形的所有顶点坐标,按照顺序存储,每个顶点有两个坐标值:x和y。minWeightTriangulation方法返回最优三角剖分的权重和,即所有三角形的面积之和。 算法的核心是一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示从第i个顶点到第j个顶点的最优三角剖分的权重和。通过动态规划的方式,逐步计算出所有子问题的最优解,最终得到全局最优解。 具体来说,算法的外层循环枚举子问题的长度,从2开始,一直到n-1。内层循环枚举子问题的起点i和终点j,计算出所有可能的三角剖分方式,并选择其中权重和最小的一个。这个过程的时间复杂度是O(n^3),可以通过一些优化来降低复杂度。

最新推荐

【WHUT】*实验报告*《人工智能概论》课内实验:A*算法仿真实验

2.1设置起点、终点和墙:选中“起点”并单击某一方格可设置起点,选中“终点”并单击某一方格可设置终点,选中“墙”并单击若干个方格可设置墙,若单击“重置”则清除所有的设置。 2.2 运行A*算法:单击“开始”,...

软件界面设计规范汇总-零起点学swing

开始学做界面了,把一些界面的设计规范先读了读,汇总了我能找到的规范。觉得挺有用的。呵呵,分享一下。

C++计算图任意两点间的所有路径

主要为大家详细介绍了C++求图任意两点间的所有路径,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

代码随想录最新第三版-最强八股文

这份PDF就是最强⼋股⽂! 1. C++ C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》 2. Java Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring 3. Go defer底层原理、goroutine、select实现机制 4. 算法学习 数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构 5. 计算机基础 操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统 6. 前端学习 浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE 7. 面经分享 字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习...... 8. 编程常识 9. 问答精华 10.总结与经验分享 ......

无监督人脸特征传输与检索

1检索样式:无监督人脸特征传输与检索闽金虫1号mchong6@illinois.edu朱文生wschu@google.comAbhishek Kumar2abhishk@google.com大卫·福赛斯1daf@illinois.edu1伊利诺伊大学香槟分校2谷歌研究源源源参考输出参考输出参考输出查询检索到的图像(a) 眼睛/鼻子/嘴(b)毛发转移(c)姿势转移(d)面部特征检索图1:我们提出了一种无监督的方法来将局部面部外观从真实参考图像转移到真实源图像,例如,(a)眼睛、鼻子和嘴。与最先进的[10]相比,我们的方法能够实现照片般逼真的传输。(b) 头发和(c)姿势,并且可以根据不同的面部特征自然地扩展用于(d)语义检索摘要我们提出检索风格(RIS),一个无监督的框架,面部特征转移和检索的真实图像。最近的工作显示了通过利用StyleGAN潜在空间的解纠缠特性来转移局部面部特征的能力。RIS在以下方面改进了现有技术:1)引入

HALCON打散连通域

### 回答1: 要打散连通域,可以使用 HALCON 中的 `connection` 和 `disassemble_region` 函数。首先,使用 `connection` 函数将图像中的连通域连接起来,然后使用 `disassemble_region` 函数将连接后的连通域分离成单独的区域。下面是一个示例代码: ``` read_image(Image, 'example.png') Threshold := 128 Binary := (Image > Threshold) ConnectedRegions := connection(Binary) NumRegions :=

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

无监督身份再识别中的判别表示学习算法及领域适应技术的研究与应用

8526基于判别表示学习的无监督身份再识别Takashi Isobe1,2,Dong Li1,Lu Tian1,Weihua Chen3,Yi Shan1,ShengjinWang2*1 Xilinx Inc.,中国北京2清华大学3阿里巴巴集团{dongl,lutian,yishan}@xilinx.comjbj18@mails.tsinghua.edu.cnwgsg@tsinghua.edu.cnkugang. alibaba-inc.com摘要在这项工作中,我们解决的问题,无监督域适应的人重新ID注释可用于源域,但不为目标。以前的方法通常遵循两阶段优化管道,其中网络首先在源上进行预训练,然后使用通过特征聚类创建的伪标签在目标上进行微调。这种方法存在两个主要局限性。(1)标签噪声可能阻碍用于识别目标类别的区分特征的学习。(2)领域差距可能会阻碍知识从源到目标的转移。我们提出了三种技术方案来缓解(一)(b)第(1)款(c)第(1)款这些问题首先,我们提出了一个集群明智的对比学习算法(CCL)的特征学习和集群精炼的迭代优�

开路电压、短路电流测等效内阻的缺点

### 回答1: 开路电压、短路电流测等效内阻的缺点有以下几个: 1. 受环境条件影响较大:开路电压、短路电流测等效内阻需要在特定的环境条件下进行,如温度、湿度等,如果环境条件发生变化,测量结果可能会出现较大误差。 2. 测量精度较低:开路电压、短路电流测等效内阻的精度受到仪器精度、线路接触不良等因素的影响,误差较大。 3. 需要断开电池电路:开路电压、短路电流测等效内阻需要断开电池电路进行测量,这样会导致电池的使用受到影响,对于某些需要连续供电的设备来说不太适用。 4. 无法检测内部故障:开路电压、短路电流测等效内阻只能检测电池整体的性能,无法检测到电池内部的故障,如单体电池损坏等问

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.