帮我看下这个方法怎么使用的27 /** 28 Compares the contents of two buffers. 29 30 This function compares Length bytes of SourceBuffer to Length bytes of DestinationBuffer. 31 If all Length bytes of the two buffers are identical, then 0 is returned. Otherwise, the 32 value returned is the first mismatched byte in SourceBuffer subtracted from the first 33 mismatched byte in DestinationBuffer. 34 35 If Length > 0 and DestinationBuffer is NULL, then ASSERT(). 36 If Length > 0 and SourceBuffer is NULL, then ASSERT(). 37 If Length is greater than (MAX_ADDRESS - DestinationBuffer + 1), then ASSERT(). 38 If Length is greater than (MAX_ADDRESS - SourceBuffer + 1), then ASSERT(). 39 40 @param DestinationBuffer A pointer to the destination buffer to compare. 41 @param SourceBuffer A pointer to the source buffer to compare. 42 @param Length The number of bytes to compare. 43 44 @return 0 All Length bytes of the two buffers are identical. 45 @retval Non-zero The first mismatched byte in SourceBuffer subtracted from the first 46 mismatched byte in DestinationBuffer. 47 48 **/ 49 INTN 50 EFIAPI 51 CompareMem ( 52 IN CONST VOID *DestinationBuffer, 53 IN CONST VOID *SourceBuffer, 54 IN UINTN Length 55 ) 56 { 57 if (Length == 0 || DestinationBuffer == SourceBuffer) { 58 return 0; 59 } 60 ASSERT (DestinationBuffer != NULL); 61 ASSERT (SourceBuffer != NULL); 62 ASSERT ((Length - 1) <= (MAX_ADDRESS - (UINTN)DestinationBuffer)); 63 ASSERT ((Length - 1) <= (MAX_ADDRESS - (UINTN)SourceBuffer)); 64 65 return InternalMemCompareMem (DestinationBuffer, SourceBuffer, Length); 66 }

时间: 2024-02-14 15:25:44 浏览: 37
这个方法是用来比较两个缓冲区的内容是否相同。它接受三个参数:DestinationBufferSourceBuffer和Length。 - DestinationBuffer是目缓冲区的指针,即要比的第一个缓冲区。 - SourceBuffer源缓冲区的指针,即要比较的第二个缓冲区- Length是要比较的字节数。 函数返回值为INTN类型。如果两个缓冲的所有字节都相同,则返回0否则,返回SourceBuffer中第一个不匹配的字节减去DestinationBuffer中第一个不匹配的字节的差值。 在函数内部,首先检查了一些特殊情况: - 如果Length为0或者DestinationBuffer等于SourceBuffer,则直接返回0。 - 然后使用ASSERT宏断言了一些条件: - 如果Length大于0且DestinationBuffer为NULL,则触发断言。 - 如果Length大于0且SourceBuffer为NULL,则触发断言。 - 如果Length大于(MAX_ADDRESS - DestinationBuffer + 1),则触发断言。 - 如果Length大于(MAX_ADDRESS - SourceBuffer + 1),则触发断言。 最后,调用了InternalMemCompareMem函数来执行实际的比较操作,并返回结果。 请注意,我只是根据代码分析给出了这个方法的大致作用和使用方式,具体的实现细节可能需要查看InternalMemCompareMem函数的代码。
相关问题

Write a generator function merge that takes in two infinite generators a and b that are in increasing order without duplicates and returns a generator that has all the elements of both generators, in increasing order, without duplicates.

Sure! Here's an implementation of the `merge` generator function: ```python def merge(a, b): ia, ib = iter(a), iter(b) va, vb = next(ia), next(ib) while True: if va < vb: yield va va = next(ia) elif vb < va: yield vb vb = next(ib) else: yield va va, vb = next(ia), next(ib) ``` This generator function takes two infinite generators `a` and `b` that are in increasing order without duplicates, and returns a generator that has all the elements of both generators, also in increasing order without duplicates. The function first initializes two iterators `ia` and `ib` for the generators `a` and `b`, respectively. It then initializes the variables `va` and `vb` with the first elements of `a` and `b`, respectively. The function then enters an infinite loop that repeatedly compares the values of `va` and `vb` and yields the smaller value. If `va` is smaller than `vb`, the function yields `va` and advances the `ia` iterator to the next element of `a`. If `vb` is smaller than `va`, the function yields `vb` and advances the `ib` iterator to the next element of `b`. If `va` and `vb` are equal, the function yields `va` (since we want to remove duplicates) and advances both the `ia` and `ib` iterators to the next elements of `a` and `b`, respectively. Here's an example usage of this generator function: ```python >>> def gen1(): ... i = 0 ... while True: ... yield i ... i += 2 ... >>> def gen2(): ... i = 1 ... while True: ... yield i ... i += 2 ... >>> merged = merge(gen1(), gen2()) >>> [next(merged) for _ in range(10)] [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] ``` This example defines two infinite generators `gen1` and `gen2` that generate all even and odd numbers, respectively. The `merge` function is then used to merge these two generators into a single generator `merged` that generates all the numbers in increasing order, without duplicates. Finally, the list comprehension `[next(merged) for _ in range(10)]` is used to consume the first 10 elements of `merged` and return them as a list. The result is `[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]`, which shows that `merged` generates all the even and odd numbers up to 9 in increasing order without duplicates.

Implement sphinx_swap, which is a diff function that takes two strings. It returns the minimum number of characters that must be changed in the start word in order to transform it into the goal word. If the strings are not of equal length, the difference in lengths is added to the total.If the number of characters that must change is greater than limit, then sphinx_swap should return any number larger than limit and should minimize the amount of computation needed to do so.

Sure, I can help you implement the sphinx_swap function in Python. Here's one possible implementation: ``` def sphinx_swap(start, goal, limit): if len(start) != len(goal): return abs(len(start) - len(goal)) count = 0 for i in range(len(start)): if start[i] != goal[i]: count += 1 if count > limit: return limit + 1 return count ``` The function takes three arguments: `start` and `goal` are the two strings to compare, and `limit` is the maximum number of character changes allowed. If the lengths of the strings are different, the difference is added to the total count. Then, the function iterates over the characters of `start` and compares them to the corresponding characters of `goal`. If a character doesn't match, the count is incremented. If the count exceeds the limit, the function returns a value greater than the limit. Otherwise, it returns the count. Here's an example usage of the function: ``` start = "sphinx" goal = "spike" limit = 2 result = sphinx_swap(start, goal, limit) print(result) # Output: 2 ``` In this example, the function returns 2, because we can transform "sphinx" into "spike" by changing the "p" to "k" and the "h" to "e". Since the limit is 2, the function doesn't exceed it and returns the actual count of changes.

相关推荐

4 Experiments This section examines the effectiveness of the proposed IFCS-MOEA framework. First, Section 4.1 presents the experimental settings. Second, Section 4.2 examines the effect of IFCS on MOEA/D-DE. Then, Section 4.3 compares the performance of IFCS-MOEA/D-DE with five state-of-the-art MOEAs on 19 test problems. Finally, Section 4.4 compares the performance of IFCS-MOEA/D-DE with five state-of-the-art MOEAs on four real-world application problems. 4.1 Experimental Settings MOEA/D-DE [23] is integrated with the proposed framework for experiments, and the resulting algorithm is named IFCS-MOEA/D-DE. Five surrogate-based MOEAs, i.e., FCS-MOEA/D-DE [39], CPS-MOEA [41], CSEA [29], MOEA/DEGO [43] and EDN-ARM-OEA [12] are used for comparison. UF1–10, LZ1–9 test problems [44, 23] with complicated PSs are used for experiments. Among them, UF1–7, LZ1–5, and LZ7–9 have 2 objectives, UF8–10, and LZ6 have 3 objectives. UF1–10, LZ1–5, and LZ9 are with 30 decision variables, and LZ6–8 are with 10 decision variables. The population size N is set to 45 for all compared algorithms. The maximum number of FEs is set as 500 since the problems are viewed as expensive MOPs [39]. For each test problem, each algorithm is executed 21 times independently. For IFCS-MOEA/D-DE, wmax is set to 30 and η is set to 5. For the other algorithms, we use the settings suggested in their papers. The IGD [6] metric is used to evaluate the performance of each algorithm. All algorithms are examined on PlatEMO [34] platform.

最新推荐

recommend-type

毕设项目:基于J2ME的手机游戏开发(JAVA+文档+源代码)

第一章 绪论 1 1.1 研究背景 1 1.2 研究内容 1 第二章 J2ME及其体系结构概述 2 2.1 J2ME简介 2 2.2 J2ME 体系结构 2 2.3 移动信息设备简表概述 3 2.3.1 MIDP的目标硬件环境 3 2.3.2 MIDP应用程序 3 2.3.3 CLDC和MIDP库中的类 3 2.4 J2ME API简介 4 2.4.1 MIDP API概述 4 2.4.2 MIDlet应用程序 4 2.4.3 使用定时器 5 2.4.4 网络 6 2.4.5 使用Connector 7 2.4.6 使用HttpConnection 8 2.4.7 永久性数据(RMS) 9 2.4.8 存储集(Record Store) 10 2.4.9 记录 11 2.4.10 枚举 12 2.4.11 异常 13 2.5 用户界面(LCDUI 13 2.5.1 UI基础 13 2.5.2 高级UI 14 2.5.3 低级UI 15 第三章 手机游戏开发过程 16 3.1 贪吃蛇游戏的规则简介以及开发环境 16 3.1.1 贪吃蛇游戏的规则简介 16 3.1.2 开
recommend-type

软件工程编译原理作业过程详细

词法分析,递归下降语法分析,LR语法分析,目标代码生成等
recommend-type

jdk-8u321-windows-x64.exe

jdk-8u321-windows-x64.exe
recommend-type

京瓷TASKalfa系列维修手册:安全与操作指南

"该资源是一份针对京瓷TASKalfa系列多款型号打印机的维修手册,包括TASKalfa 2020/2021/2057,TASKalfa 2220/2221,TASKalfa 2320/2321/2358,以及DP-480,DU-480,PF-480等设备。手册标注为机密,仅供授权的京瓷工程师使用,强调不得泄露内容。手册内包含了重要的安全注意事项,提醒维修人员在处理电池时要防止爆炸风险,并且应按照当地法规处理废旧电池。此外,手册还详细区分了不同型号产品的打印速度,如TASKalfa 2020/2021/2057的打印速度为20张/分钟,其他型号则分别对应不同的打印速度。手册还包括修订记录,以确保信息的最新和准确性。" 本文档详尽阐述了京瓷TASKalfa系列多功能一体机的维修指南,适用于多种型号,包括速度各异的打印设备。手册中的安全警告部分尤为重要,旨在保护维修人员、用户以及设备的安全。维修人员在操作前必须熟知这些警告,以避免潜在的危险,如不当更换电池可能导致的爆炸风险。同时,手册还强调了废旧电池的合法和安全处理方法,提醒维修人员遵守地方固体废弃物法规。 手册的结构清晰,有专门的修订记录,这表明手册会随着设备的更新和技术的改进不断得到完善。维修人员可以依靠这份手册获取最新的维修信息和操作指南,确保设备的正常运行和维护。 此外,手册中对不同型号的打印速度进行了明确的区分,这对于诊断问题和优化设备性能至关重要。例如,TASKalfa 2020/2021/2057系列的打印速度为20张/分钟,而TASKalfa 2220/2221和2320/2321/2358系列则分别具有稍快的打印速率。这些信息对于识别设备性能差异和优化工作流程非常有用。 总体而言,这份维修手册是京瓷TASKalfa系列设备维修保养的重要参考资料,不仅提供了详细的操作指导,还强调了安全性和合规性,对于授权的维修工程师来说是不可或缺的工具。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【进阶】入侵检测系统简介

![【进阶】入侵检测系统简介](http://www.csreviews.cn/wp-content/uploads/2020/04/ce5d97858653b8f239734eb28ae43f8.png) # 1. 入侵检测系统概述** 入侵检测系统(IDS)是一种网络安全工具,用于检测和预防未经授权的访问、滥用、异常或违反安全策略的行为。IDS通过监控网络流量、系统日志和系统活动来识别潜在的威胁,并向管理员发出警报。 IDS可以分为两大类:基于网络的IDS(NIDS)和基于主机的IDS(HIDS)。NIDS监控网络流量,而HIDS监控单个主机的活动。IDS通常使用签名检测、异常检测和行
recommend-type

轨道障碍物智能识别系统开发

轨道障碍物智能识别系统是一种结合了计算机视觉、人工智能和机器学习技术的系统,主要用于监控和管理铁路、航空或航天器的运行安全。它的主要任务是实时检测和分析轨道上的潜在障碍物,如行人、车辆、物体碎片等,以防止这些障碍物对飞行或行驶路径造成威胁。 开发这样的系统主要包括以下几个步骤: 1. **数据收集**:使用高分辨率摄像头、雷达或激光雷达等设备获取轨道周围的实时视频或数据。 2. **图像处理**:对收集到的图像进行预处理,包括去噪、增强和分割,以便更好地提取有用信息。 3. **特征提取**:利用深度学习模型(如卷积神经网络)提取障碍物的特征,如形状、颜色和运动模式。 4. **目标
recommend-type

小波变换在视频压缩中的应用

"多媒体通信技术视频信息压缩与处理(共17张PPT).pptx" 多媒体通信技术涉及的关键领域之一是视频信息压缩与处理,这在现代数字化社会中至关重要,尤其是在传输和存储大量视频数据时。本资料通过17张PPT详细介绍了这一主题,特别是聚焦于小波变换编码和分形编码两种新型的图像压缩技术。 4.5.1 小波变换编码是针对宽带图像数据压缩的一种高效方法。与离散余弦变换(DCT)相比,小波变换能够更好地适应具有复杂结构和高频细节的图像。DCT对于窄带图像信号效果良好,其变换系数主要集中在低频部分,但对于宽带图像,DCT的系数矩阵中的非零系数分布较广,压缩效率相对较低。小波变换则允许在频率上自由伸缩,能够更精确地捕捉图像的局部特征,因此在压缩宽带图像时表现出更高的效率。 小波变换与傅里叶变换有本质的区别。傅里叶变换依赖于一组固定频率的正弦波来表示信号,而小波分析则是通过母小波的不同移位和缩放来表示信号,这种方法对非平稳和局部特征的信号描述更为精确。小波变换的优势在于同时提供了时间和频率域的局部信息,而傅里叶变换只提供频率域信息,却丢失了时间信息的局部化。 在实际应用中,小波变换常常采用八带分解等子带编码方法,将低频部分细化,高频部分则根据需要进行不同程度的分解,以此达到理想的压缩效果。通过改变小波的平移和缩放,可以获取不同分辨率的图像,从而实现按需的图像质量与压缩率的平衡。 4.5.2 分形编码是另一种有效的图像压缩技术,特别适用于处理不规则和自相似的图像特征。分形理论源自自然界的复杂形态,如山脉、云彩和生物组织,它们在不同尺度上表现出相似的结构。通过分形编码,可以将这些复杂的形状和纹理用较少的数据来表示,从而实现高压缩比。分形编码利用了图像中的分形特性,将其转化为分形块,然后进行编码,这在处理具有丰富细节和不规则边缘的图像时尤其有效。 小波变换和分形编码都是多媒体通信技术中视频信息压缩的重要手段,它们分别以不同的方式处理图像数据,旨在减少存储和传输的需求,同时保持图像的质量。这两种技术在现代图像处理、视频编码标准(如JPEG2000)中都有广泛应用。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【进阶】Python高级加密库cryptography

![【进阶】Python高级加密库cryptography](https://img-blog.csdnimg.cn/20191105183454149.jpg) # 2.1 AES加密算法 ### 2.1.1 AES加密原理 AES(高级加密标准)是一种对称块密码,由美国国家标准与技术研究院(NIST)于2001年发布。它是一种分组密码,这意味着它一次处理固定大小的数据块(通常为128位)。AES使用密钥长度为128、192或256位的迭代密码,称为Rijndael密码。 Rijndael密码基于以下基本操作: - 字节替换:将每个字节替换为S盒中的另一个字节。 - 行移位:将每一行