首先假设 频率: f 分频系数: n 间隔定时: s 周期: T 模模式最大值: N 因为 T = 1 / f 所以 s = ( n / f ) * N  =  n * N / f 由此可得 计算模模式最大值公式:N = ( s * f ) / n 带入数据,计算试试 频率 32M = 32*10^6 分频系数 8 间隔定时 0.01s N = (0.01  *  32*10^6)  /  8  =  40000 但是板子里面是从0开始算了的4000个数 所以是 0 ~ 39999 所以模模式最

时基单元 可编程高级控制定时器的主要部分是一个16位计数器和与其相关的自动装载寄存器.这个计数器可以向上计数.向下计数或者向上向下双向计数.此计数器时钟由预分频器分频得到. 计数器.自动装载寄存器和预分频器寄存器可以由软件读写,即使计数器还在运行读写仍然有效. 时基单元包含: ● 计数器寄存器(TIMx_CNT) ● 预分频器寄存器 (TIMx_PSC) ● 自动装载寄存器 (TIMx_ARR) ● 重复次数寄存器 (TIMx_RCR) 自动装载寄存器是预先装载的,写或读自动重装载寄存器将访问预

/**************************************************************************** * 文 件 名: main.c * 作 者: Andy * 修 订: 2013-01-08 * 版 本: 1.0 * 描 述: 操作IO口控制3盏LED灯的全亮和全灭.闪烁.流水灯 ****************************************************************************/ #in

集合计数 题目描述 一个有N个元素的集合有2^N个不同子集(包含空集),现在要在这2^N个集合中取出若干集合(至少一个),使得它们的交集的元素个数为K,求取法的方案数,答案模1000000007.(是质数喔~) 输入格式 一行两个整数N,K 输出格式 一行为答案. 样例 样例输入 3 2 样例输出 6 数据范围与提示 样例说明 假设原集合为{A,B,C} 则满足条件的方案为:{AB,ABC},{AC,ABC},{BC,ABC},{AB},{AC},{BC} 数据说明 对于100%的数据,1≤N≤

[ZJOI2010]排列计数 题目描述 称一个1,2,...,N的排列P1,P2...,Pn是Magic的,当且仅当2<=i<=N时,Pi>Pi/2. 计算1,2,...N的排列中有多少是Magic的,答案可能很大,只能输出模P以后的值 输入输出格式 输入格式: 输入文件的第一行包含两个整数 n和p,含义如上所述. 输出格式: 输出文件中仅包含一个整数,表示计算1,2,⋯, 的排列中, Magic排列的个数模 p的值. 输入输出样例 输入样例#1: 20 23 输出样例#1: 16 说明

用6种颜色去染正方体的12条棱,但是每种颜色都都限制了使用次数. 要确定正方体的每一条棱,可以先选择6个面之一作为顶面,然后剩下的四个面选一个作为前面,共有24种. 所以正方体的置换群共有24个置换. 具体每种置换的情况就是:UVA 10601 Cubes 幸运的是,任意一个置换中的循环节长度都是相同的(有一种置换除外),所以在计算每个置换的“不动点”的时候就方便了很多. 调了好久调不对样例,后来发现C[0][0]没有初始化为1,=_=|| #include <cstdio> #include

1.首先需要掌握二进制数的一种特性,00=0,01=1,10=2,11=3.每一个二进制的值代表他前面的二进数的个数,比如11=3,他的前面就有三个二进制的数字,不过在本题中,题目数据是1-n,故把0抛弃掉,答案就变成了3-1=2个,但还要加上自身的话,就还是二进制的值.比如10=2,前面有01和10.11=3,前面有01 10 11.以此类推.2.那么问题就转化成了要求出小于等于给出十进制数字的最大二进制数,求出他的值即可.比如123,最大就是111,结果就是7.3. 问题转化成求最大的二进制

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5701 这是这次百度之星初赛2B的第六题.之前白山云做过类似的题,省赛完回来,我看了一下大概就有这样的思路:首先枚举每一个数k,计算以这个数为中位数的区间个数.关键是计算中位数的处理方法,将所有大于k的数置为1,小于k的数置为-1,等于k的数置为0.于是区间中位数大于k的区间和就大于0,小于k的小于0,等于k的等于0.而且每个数都不等,所以区间和为0的个数就是中位数为k的个数. 关于计算区间和为0的个数.如果维

stm32的外部时钟源模式2和外部时钟源模式1都可以用来实现计数功能,他们的区别是什么呢? 以上2种模式对应不同的管脚输入: 外部时钟源模式2 <-->TIMx_ETR 外部时钟源模式1 <-->TIMx_CHx (只能在CH1和CH2实现该功能) 从功能框图可以看到,ETR模式下多了一个分频器ETPS,搜索该分频器的寄存器,有如下解释:外部触发信号ETRP的频率必须最多是TIMxCLK频率的1/4.当输入较快的外部时钟时,可以使用预分频降低ETRP的频率. 每个定时器只能对一路信

目录 1. 前期预备知识 1.1 定时器中断触发 1.2 相关寄存器 1.3 寄存器相关问题 1.4 T1.T3定时器初始化流程 2 程序及代码 THE END 1. 前期预备知识 1.1 定时器中断触发 本次实验需关注的中断寄存器. 在本次实验中,分别会使用T1和T3定时器完成功能,所以我们需要注意上图中标注出的中断寄存器. T1定时器:16位定时器(0~65535).T3定时器:8位定时器(0~255) 1.2 相关寄存器 注:一下只给出实验中新出现的寄存器,并不是本次实验需用到的所有寄存器

一.定时/技术器的基本原理 定时/计数器,是一种能够对内部时钟信号或外部输入信号进行计数,当计数值达到设定要求时,向CPU提出中断处理请求,从而实现定时或者计数功能的外设.         定时/计数器的最基本工作原理是进行计数.不管是定时器还是计数器,本质上都是计数器,可以进行加1(减1)计数,每出现一个计数信号,计数器就会自动加1(自动减1),当计数值从0变成最大值(或从最大值变成0)溢出时,定时/计数器就会向CPU提出中断请求. 二.CC2530的定时/计数器 根据数据手册可知 CC253

P1.2GPIO配置: void cap_gpio_init(){ P1SEL |= 0x04; P1DIR &= ~0x04; PERCFG |= 0x40; P2SEL |= 0x20; CLKCONCMD |= 0x28;//设置时钟 asm("NOP");//等待时钟稳定 asm("NOP"); asm("NOP"); }定时器初始化函数:void timer1Init(void){ T1CCTL0 = 0; T1CTL &

 定时器学习   文件夹 说明 依据数据手冊可知CC2530总共同拥有4个定时器,可是定时器2被系统占用,可用的仅仅有三个,分别为定时器1/3/4 Timer在协议栈的代码位置为hal_timer.c,hal_timer.h,4个定时器的ID分别为 /* Timer ID definitions */ #define HAL_TIMER_0               0x00    // 8bit timer #define HAL_TIMER_1               0x01  

导言 Objective-C语言使用引用计数来管理内存,也就是说,每个对象都有个可以递增或递减的计数器.如果想使某个对象继续存活,那就递增其引用计数:用完了之后,就递减其计数.计数为0,就表示没人关注此对象了,于是,就可以把它销毁. 从Mac OS X 10.8开始,“垃圾收集器”(garbage collector)已经正式废弃了,以Objective-C代码编写Mac OS X程序时不应再使用它,而iOS则从未支持过垃圾收集.因此,掌握引用计数机制对于学好Objective-C来说十分重要.

之前学习swift时的个人笔记,根据github:the-swift-programming-language-in-chinese学习.总结,将重要的内容提取,加以理解后整理为学习笔记,方便以后查询用.详细可以参考the-swift-programming-language-in-chinese,或者苹果官方英文版文档 当前版本是swift2.2 自动引用计数 引用计数仅仅应用于类的实例.结构体和枚举类型是值类型,不是引用类型,也不是通过引用的方式存储和传递 当你每次创建一个类的新的实例的时候

目录 比较和非比较的区别 计数排序 计数排序适用数据范围 过程分析 桶排序 网络流传桶排序算法勘误 桶排序适用数据范围 过程分析 比较和非比较的区别 常见的快速排序.归并排序.堆排序.冒泡排序等属于比较排序.在排序的最终结果里,元素之间的次序依赖于它们之间的比较.每个数都必须和其他数进行比较,才能确定自己的位置. 在冒泡排序之类的排序中,问题规模为n,又因为需要比较n次,所以平均时间复杂度为O(n²).在归并排序.快速排序之类的排序中,问题规模通过分治法消减为logN次,所以时间复杂度平均O(n

转载于:http://www.itxuexiwang.com/a/shujukujishu/redis/2016/0216/121.html?1455855118 唯一计数是网站系统中十分常见的一个功能特性,例如网站需要统计每天访问的人数unique visitor​(也就是 UV).计数问题很常见,但解决起来可能十分复杂:一是需要计数的量可能很大,比如大型的站点每天有数百万的人访问,数据量相当大:二是通常还希望扩展计数的维度,比如除了需要每天的 UV,还想知道每周或每月的 UV,这样导致计算十

计数排序 计数排序是一个非基于比较的排序算法,该算法于1954年由 Harold H. Seward 提出.它的优势在于在对一定范围内的整数排序时,它的复杂度为Ο(n+k)(其中k是整数的范围),快于任何比较排序算法. 算法思想 计数排序对输入的数据有附加的限制条件: 1.输入的线性表的元素属于有限偏序集S: 2.设输入的线性表的长度为n,|S|=k(表示集合S中元素的总数目为k),则k=O(n). 在这两个条件下,计数排序的复杂性为O(n). 计数排序的基本思想是对于给定的输入序列中的每一个元

计数排序 计数排序是一种高效的线性排序. 它通过计算一个集合中元素出现的次数来确定集合如何排序.不同于插入排序.快速排序等基于元素比较的排序,计数排序是不需要进行元素比较的,而且它的运行效率要比效率为O(nlgn)的比较排序高. 计数排序有一定的局限性,其中最大的局限就是它只能用于整型或那么可以用整型来表示的数据集合.原因是计数排序利用一个数据的索引来记录元素出现的次数,而这个数组的索引就是元素的数值.例如,如果整数3出现过4次,那么4将存储到数组索引为3的位置上.同时,我们还需要知道集合中最大

计数排序与桶排序python实现 计数排序 计数排序原理: 找到给定序列的最小值与最大值 创建一个长度为最大值-最小值+1的数组,初始化都为0 然后遍历原序列,并为数组中索引为当前值-最小值的值+1 此时数组中已经记录好每个值的数量,自然也就是有序的了 例如: 计数排序实现 下面为列表的计数排序 def count_sort(s): """计数排序""" # 找到最大最小值 min_num = min(s) max_num = max(s) #

Luogu 1351 NOIP 2014 联合权值(贪心,计数原理) Description 无向连通图 G 有 n 个点,n-1 条边.点从 1 到 n 依次编号,编号为 i 的点的权值为 Wi, 每条边的长度均为 1.图上两点(u, v)的距离定义为 u 点到 v 点的最短距离.对于图 G 上的点对(u, v),若它们的距离为 2,则它们之间会产生Wu×Wv的联合权值. 请问图 G 上所有可产生联合权值的有序点对中,联合权值最大的是多少?所有联合权值之和是多少? Input 第一行包含 1