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C语言从数组里最大最小值

有一个很基础的算法在做嵌入式开发中经常会使用到,那就是最值,最常见的是以下两个宏: #define max(a,b) ((a) > (b) ? 但如果是比较多个数据的数值,我们就需要对数组里的元素进行比较了,来看看程序实现: find_buffer_max_min.c #include <stdio.h> #include <unistd.h> stdlib.h> #define NR(x) (sizeof(x)/sizeof(x[0])) #define u32 unsigned int #define u8 unsigned char //数组的最小值 将该值赋值给min,依次通过for循环遍历,直到找到最小值 if(buffer[count] < min) min = buffer[count]; } //返回最小值 return min ; } //数组的最大值

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codeforces 911C规律)

思路 通过规律发现,只有一下几种情况时才成立 1 X X 2 2 X 3 3 3 4 4 2 直接判断即可 代码 #include<bits/stdc++.h> #define x first

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    C语言基础算法---从数组中最大最小值的实际应用

    用DS18B20温度传感器,设置4个窗值,最大值,由于温度带有小数,所以类型应是浮点型数据: #include "stm32f10x.h" #include "bsp_usart.h" #include < 8; uc ++ ) printf ( "%.2x", ucDs18b20Id [ uc ] ); while(1) { //当计数等于测试窗值时,则从4个窗值温度的最大值 ucDs18b20Id); Delay_ms(1000); printf("当前温度值为:%.1f\n",temp_buffer[i]); i++ ; } return 0 ; } //最大值

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    C语言系列】C语言数组

    ages)/sizeof(int); //数组的总长度除以单个的长度等于元素个数 三、数组内存存储细节 假设有数组如下: Int x[]={1,2}; Char ca[5]={‘a’,‘A’,‘B’,‘C’ 使用场合:五子棋,俄罗斯方块等, 假设: char Y[3][2]={ {‘A’,‘B’}, {‘C,‘D’}, {‘E,‘F’} }; 内存情况: ?

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    C语言简介 C语言的历史 1972年,贝尔实验室,1972年,丹尼斯·里奇和布莱恩·柯林汉(Brian Kernighan)在B语言的基础上重新设计了一种新语言,这种新语言取代了B语言,所以称为C语言 C语言的源代码可以在任意架构的处理器上使用。 C语言的特点 1.语言简洁灵活 C语言是现有程序设计语言中规模最小的语言之一,C语言的关键字仅仅只有32个,控制语句也只有9个。 C语言是完全模块化和结构化的语言C语言对于输入和输出的处理也是通过函数调用来实现的。 C语言的版本 在C语言的发展史上,有过许多不同的版本。 这本书被C语言开发者们称为“K&R”,很多年来被当作C语言的非正式的标准说明。人们称这个版本的C语言为“K&R C”。

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    【Codeforces 707C】Pythagorean Triples(规律)

    一边长为a的直角三角形,a^2=c^2-b^2。可以发现1、4、9、16、25依次差3、5、7、9...,所以任何一条长度为奇数的边a,a^2还是奇数,那么c=a^2/2,b=c+1。 我们还可以发现,1、4、9、16、25、36各项差为8、12、16、20,偶数的平方是4的倍数,那么c=a^2/4-1,b=a^2/4+1。

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    C语言的重要性 C语言是所有高级语言的前辈,C++,C#,Java ,都是由C语言演变过来的,包括现在很火的python,第一个Python编译器诞生,它是用C语言实现的。 所有大学理科专业的必修课程都是C语言,就算你将来不从事开发, 期末考试总不能挂科吧,除了C语言,小林不知道还有哪一门课这么普及。 我们常用的操作系统windows、linux、unix是C语言开发的,如果你想当黑客必须学C语言,你去黑别人电脑的是不是绕不操作系统。 如果你想入职阿里、腾讯这样的大厂,必须学C语言,为什么呢? C语言应用领域 操作系统:windows、linux、unix 数据库:Oracle和sql server 一些驱动程序 wps、photoshop 嵌入式开发 C语言特点 C语言简洁,灵活,有37个关键字 C语言数据类型极其丰富。 C语言程序执行效率很高,可以直接操作内存。 C语言学习目标 掌握C语言的语法规则,数组、循环、函数、指针等。 要学会一些算法,比如冒泡排序、快速排序、递归等。

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    这个方法会在全基因组/转录组范围内DNA结合位点,一般先通过确定测序数据的depth peak,然后用case vs control样本,看depth peak的改变的倍数来确定正真的peak的分布。 假如我们有一组数据,我们画它的分布曲线如下 aa=100:1 bb=sin(aa/3) cc=aa*bb plot(cc, type="l") 我们想找到那些峰的位置,那么我们可用R语言这样来实现 (z > 0, z, 1) w <- i + m + 1 w <- ifelse(w < length(x), w, length(x)) if(all(x[c(

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