C++ Builder中I2C通信的示例代码与程序

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0 下载量 82 浏览量 更新于2024-10-04 收藏 10KB RAR 举报
资源摘要信息:"I2C.rar_c builder" I2C(Inter-Integrated Circuit,即集成电路间通信)是一种常见的串行通信协议,主要用于微控制器(MCU)与各种外围设备之间的短距离通信。在嵌入式系统和计算机硬件设计中,I2C因其结构简单、所需线路少而被广泛采用。在这份资源中,我们可以预期到的是一套用C++ Builder编程环境开发的I2C通信的示例代码和程序。 在深入理解这份资源之前,我们首先需要了解几个关键的知识点: 1. **I2C协议基础**: - **多主机功能**:I2C支持多主机,意味着多个主设备可以在总线上进行通信。 - **总线结构**:由两条信号线构成,一条是串行数据线SDA,另一条是串行时钟线SCL。 - **地址机制**:每个连接到总线的设备都具有唯一的地址,主设备通过地址来识别和选择从设备进行通信。 - **通信模式**:包括主发送模式、主接收模式、从发送模式和从接收模式。 2. **C++ Builder编程环境**: - **环境简介**:C++ Builder是Embarcadero公司推出的一款集成开发环境(IDE),它支持C++语言的开发。 - **组件和工具**:C++ Builder提供丰富的组件和工具,可以高效地进行可视化编程和软件开发。 - **数据库和网络编程**:它还支持数据库和网络编程,适合开发复杂的应用程序。 3. **I2C在C++ Builder中的实现**: - **使用第三方库**:在C++ Builder中,开发者可能会使用第三方库来实现I2C通信,如I2C Component Suite等。 - **编写驱动程序**:开发者可能需要编写自己的I2C驱动程序,来实现特定硬件的通信需求。 - **配置硬件抽象层(HAL)**:I2C通信的设置涉及到硬件抽象层的配置,包括设置I2C速率、时序和设备地址等。 - **示例程序分析**:资源中的示例代码将展示如何使用C++ Builder进行I2C通信的基本步骤,如初始化I2C总线,发送和接收数据,以及处理错误。 4. **I2C设备和应用场景**: - **常见的I2C设备**:包括传感器、存储器、转换器、显示器、键盘接口等。 - **应用场景**:I2C适合用于传感器数据读取、配置微控制器内部寄存器、访问外围设备的小型数据传输等。 在分析完这些关键知识点后,我们可以从文件名称列表中的“压缩包子文件”的命名方式推断,这份资源可能是一个简化的项目或代码示例,其内容可能专注于I2C通信的基本实现,并可能包含了一些简化了的代码示例和注释说明,使得新手开发者能够更容易理解如何在C++ Builder环境中实现I2C通信。 总结来说,这份资源预计为开发者提供了一个利用C++ Builder实现I2C通信的快速入门途径,通过实例代码的引导,开发者可以学习到如何编写、配置和测试自己的I2C通信程序,以实现与各种外围设备的高效通信。

class AbstractGreedyAndPrune(): def __init__(self, aoi: AoI, uavs_tours: dict, max_rounds: int, debug: bool = True): self.aoi = aoi self.max_rounds = max_rounds self.debug = debug self.graph = aoi.graph self.nnodes = self.aoi.n_targets self.uavs = list(uavs_tours.keys()) self.nuavs = len(self.uavs) self.uavs_tours = {i: uavs_tours[self.uavs[i]] for i in range(self.nuavs)} self.__check_depots() self.reachable_points = self.__reachable_points() def __pruning(self, mr_solution: MultiRoundSolution) -> MultiRoundSolution: return utility.pruning_multiroundsolution(mr_solution) def solution(self) -> MultiRoundSolution: mrs_builder = MultiRoundSolutionBuilder(self.aoi) for uav in self.uavs: mrs_builder.add_drone(uav) residual_ntours_to_assign = {i : self.max_rounds for i in range(self.nuavs)} tour_to_assign = self.max_rounds * self.nuavs visited_points = set() while not self.greedy_stop_condition(visited_points, tour_to_assign): itd_uav, ind_tour = self.local_optimal_choice(visited_points, residual_ntours_to_assign) residual_ntours_to_assign[itd_uav] -= 1 tour_to_assign -= 1 opt_tour = self.uavs_tours[itd_uav][ind_tour] visited_points |= set(opt_tour.targets_indexes) # update visited points mrs_builder.append_tour(self.uavs[itd_uav], opt_tour) return self.__pruning(mrs_builder.build()) class CumulativeGreedyCoverage(AbstractGreedyAndPrune): choice_dict = {} for ind_uav in range(self.nuavs): uav_residual_rounds = residual_ntours_to_assign[ind_uav] if uav_residual_rounds > 0: uav_tours = self.uavs_tours[ind_uav] for ind_tour in range(len(uav_tours)): tour = uav_tours[ind_tour] quality_tour = self.evaluate_tour(tour, uav_residual_rounds, visited_points) choice_dict[quality_tour] = (ind_uav, ind_tour) best_value = max(choice_dict, key=int) return choice_dict[best_value] def evaluate_tour(self, tour : Tour, round_count : int, visited_points : set): new_points = (set(tour.targets_indexes) - visited_points) return round_count * len(new_points) 如何改写上述程序,使其能返回所有已经探索过的目标点visited_points的数量,请用代码表示

2023-06-10 上传