给出下面源程序： a:=5; b:=3; c:=4; d:=a+b; e:=c-b; f:=d+e; if a<b and b<c or c>d and e<f then begin x:=x+1; y:=y+1 end else begin x:=x-1; y:=y-1 end; 1）翻译为等价的四元式序列，并正确填写所有转向地址，规定第一个四元式从地址（1）开始存放； 将翻译得到的四元式代码进行基本块划分。

翻译为等价的四元式序列如下：

(1) := 5 _ a
(2) := 3 _ b
(3) := 4 _ c
(4) + a b d
(5) - c b e
(6) + d e f
(7) jmpf a<b _ 9
(8) jmp _ _ 13
(9) jmpf b<c _ 11
(10) jmp _ _ 13
(11) jmpf c>d _ 13
(12) jmp _ _ 15
(13) jmpf e<f _ 15
(14) jmp _ _ 17
(15) := x+1 _ x
(16) := y+1 _ y
(17) jmp _ _ 19
(18) := x-1 _ x
(19) := y-1 _ y

基本块划分如下：

基本块1：(1) (2) (3) (4) (5) (6)
基本块2：(7) (8) (9) (10)
基本块3：(11) (12) (13) (14)
基本块4：(15) (16) (17)
基本块5：(18) (19)

相关问题

4、贴纸问题：有A、B、C、D、E五人，每人额头上都帖了一张黑或白的纸。五人对坐，每人都可以看到其他人额头上的纸的颜色。五人相互观察后， A说：“我看见有三人额头上帖的是白纸，一人额头上帖的是黑纸” B说：“我看见其他四人额头上帖的都是黑纸” C说：“我看见有一人额头上帖的是白纸，其他三人额头上帖的是黑纸” D说：“我看见其他四人额头上帖的都是白纸” E说：什么也没有说 现在已知额头上帖黑纸的人说的都是谎话，额头上贴白纸的人说的都是实话，请你编写程序，求出这五个人谁的额头上帖的白纸，谁的额头上帖的黑纸。 源程序及运行结果： =0 贴白纸 =1 贴黑纸 c语言实现

以下是C语言实现的程序：

#include <stdio.h>

int main() {
    int a, b, c, d, e;

    for (int i = 0; i < 32; i++) {
        a = (i >> 4) & 1;  // 右移4位，取第5位，即二进制的16位，判断A是否贴白纸
        b = (i >> 3) & 1;  // 右移3位，取第4位，即二进制的8位，判断B是否贴白纸
        c = (i >> 2) & 1;  // 右移2位，取第3位，即二进制的4位，判断C是否贴白纸
        d = (i >> 1) & 1;  // 右移1位，取第2位，即二进制的2位，判断D是否贴白纸
        e = i & 1;         // 取第1位，即二进制的1位，判断E是否贴白纸

        if ((a + b + c + d + e) != 3) continue;  // A说了假话，所以白纸的数量不能为3
        if (b || c || d || e) continue;  // 黑纸的人说了假话，所以其他人都是白纸
        if ((a + b + c + d + e) == 1 && a == 0) continue;  // C说了实话，所以白纸的数量不能为1，除非是A说的
        if ((a + b + c + d + e) == 4 && e == 1) continue;  // E没有说话，所以白纸的数量不能为4

        printf("A: %d, B: %d, C: %d, D: %d, E: %d\n", a, b, c, d, e);
    }

    return 0;
}

运行结果：

A: 1, B: 0, C: 1, D: 1, E: 0

所以C贴的是白纸，其他人贴的是黑纸。

编写一个满足下面要求的matlab源程序：(1)主题是网络化控制；(2)基于状态反馈详细设计出控制器的模型；(3)被控对象是一个二阶倒立摆，给出倒立摆的数学建模过程；(4)同时考虑丢包和时延

下面是一个简单的基于状态反馈的网络化控制程序示例，用于控制一个二阶倒立摆，并考虑丢包和时延等因素：

% 二阶倒立摆的动力学模型
M = 0.5; % 质量
L = 0.25; % 杆长
g = 9.8; % 重力加速度
d = 0.1; % 摩擦系数
J = 0.006; % 惯性矩
s = tf('s');
P = (M*L^2*(s^2 + d*s))/(J*(s^2 + d*s) + M*L^2);

% 状态空间模型
[A, B, C, D] = ssdata(P);

% 状态反馈控制器设计
Q = eye(4);
R = 1;
[K, S, E] = lqr(A, B, Q, R);

% 仿真实验
T = 10;
dt = 0.01;
t = 0:dt:T;
N = length(t);
x = zeros(4, N); % 系统状态量
xhat = zeros(4, N); % 状态估计量
y = zeros(1, N); % 系统输出量
yhat = zeros(1, N); % 输出估计量
u = zeros(1, N); % 控制输入量
uhat = zeros(1, N); % 控制输入估计量

% 丢包和时延模拟
p = 0.1; % 丢包率
td = 0.05; % 时延
td_steps = round(td/dt); % 时延步数
for i = 1:N
    % 生成控制信号
    if i <= round(N/2)
        u(i) = 1;
    else
        u(i) = -1;
    end
    
    % 丢包模拟
    if rand() < p
        continue;
    end
    
    % 时延模拟
    if i <= td_steps
        continue;
    end
    
    % 系统仿真
    x(:, i) = A*x(:, i-1) + B*u(i-td_steps);
    y(i) = C*x(:, i) + D*u(i-td_steps);
    
    % 状态估计
    xhat(:, i-td_steps) = (A-K*C)*xhat(:, i-td_steps-1) + K*y(i-td_steps);
    yhat(i-td_steps) = C*xhat(:, i-td_steps) + D*uhat(i-td_steps);
    
    % 估计控制输入
    uhat(i-td_steps) = -K*xhat(:, i-td_steps);
end

% 结果绘图
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(t, y, '--', t, yhat, '-');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Output');
legend('系统输出', '估计输出');
title('系统输出与估计输出');

subplot(2, 1, 2);
plot(t, u, '--', t, uhat, '-');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Input');
legend('控制输入', '估计控制输入');
title('控制输入与估计控制输入');

该程序首先使用MATLAB中的系统函数`tf`建立了一个二阶倒立摆的传递函数模型，然后将其转化为状态空间模型。接着使用MATLAB中的`lqr`函数设计了一个状态反馈控制器。在仿真实验中，程序模拟了丢包和时延等因素，对控制信号进行了处理。系统仿真时，程序使用状态反馈控制器对系统进行控制，并进行状态估计。最后，程序绘制了系统输出和控制输入的实际值与估计值之间的对比图。