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本文主要介绍zhengnianli资料 方法和在新技术下所面对的“挑战”,方便大家深入理解zhengnianli资料 过程。本文也将分享zhengnianli资料 所遇到的问题和应对策略,怎么解决怎么做的问题。
通过深入本文可以理解代码原理,进行代码文档的下载,也可以查看相应 Demo 部署效果。

前言

上一篇分享了:C语言精华知识:表驱动法编程实践

这一篇再分享一个查表法经典的例子。

我们怎么衡量一个函数/代码块/算法的优劣呢?这需要从多个角度看待。本篇笔记我们先不考虑代码可读性、规范性、可移植性那些角度。

在我们嵌入式中,我们需要根据实际资源的情况来设计我们的代码。比如当我们能用的存储器空间极其有限的情况,我之前就有遇到这样子的情况,我能用的flash空间只有4KB,但是要实现的功能很多,稍微不注意就会超了,这种情况下我们就得多考虑程序占用方面的问题。如果我们的存储器空间很足,有时候可以牺牲一些存储器空间来换取我们程序的运行速度。查表法就是以空间换取时间的典型例子。下面看一个经典的例子:

基础例子

编写程序统计一个4bit数据(0x0~0x0F)中1的个数。这里提供两种方法:

1、方法一:常规法

常规法就是依次判断这个4bit的数据的每一位是否为1,并用一个计数变量把1的个数记录下来:

#include <stdio.h>  /* 测试结果 */ struct test_res { 	unsigned int data;  /* 数据         */ 	unsigned int count; /* 数据中1的个数 */ };  struct test_res get_test_res(unsigned int data) { 	/* 保存测试结果 */ 	struct test_res res; 	 	/* 保证数据总会在0~0xf之间 */ 	unsigned int temp = data & 0xf;	  	 	res.count = 0; 	res.data = temp; 	 	/* 循环判断每一位 */ 	for (int i = 0; i < 4; i++) 	{ 		if (temp & 0x01) 		{ 			res.count++; 		} 		temp >>= 1; 	} 	 	return res; }  int main(void) { 	struct test_res res = {0}; 	 	for (int i = 0; i < 32; i++) 	{ 		res = get_test_res(i); 		printf("%2d中二进制位为1的个数有%dn", res.data, res.count); 	}  	return 0; } 

运行结果:

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unsigned int temp = data & 0xf; 语句就是为了保证数据都是在0x00xf之间,即015为一个周期,如果输入的数据为16,则当做0来看待,输入的数据为17,则当做1来看待……

2、方法二:查表法

这个例子也可以用查表法来做,把0x0~0xF中的所有数据中每个数据的1的个数都记录下来,存放到一个表中。这样一来,数据数据中1的个数就建立起了一一对应关系,我们就可以通过数组索引来获取我们想要的结果:

int table[16] = {0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4};  struct test_res get_test_res(unsigned int data) { 	/* 保存测试结果 */ 	struct test_res res; 	 	/* 保证数据总会在0~0xf之间 */ 	unsigned int temp = data & 0xf;	  	 	/* 获取结果 */ 	res.data = temp; 	res.count = table[temp]; 	 	return res; } 

常规法使用for循环的方式来实现,缺点是占用了不少处理器的时间;查表法的优点弥补了常规法的不足,但是额外占用了一些静态空间。这里针对这个应用而言处理的数据还是比较简单的,数据范围只是0x0~0xF之间,所以这两种方式可能也都差不多。

那如果以上题目稍微改一下:编写程序统计一个8bit、16bit数据中1的个数。查表法换取的时间就比较明显了。

延伸例子

下面我们先来看一下编写程序统计一个8bit(0x0~0xFF)数据中1的个数的情况。

1、常规法

把以上代码稍微改一下就可以:

struct test_res get_test_res(unsigned int data) { 	/* 保存测试结果 */ 	struct test_res res; 	 	/* 保证数据总会在0~0xf之间 */  	unsigned int temp = data & 0xff;	  	 	res.count = 0; 	res.data = temp; 	 	/* 循环判断每一位 */ 	for (int i = 0; i < 16; i++) 	{ 		if (temp & 0x01) 		{ 			res.count++; 		} 		temp >>= 1; 	} 	 	return res; } 

运行结果:

zhengnianli

2、查表法

上面的数据范围仅仅是0x0~0xF,数据量比较少,建立数据表也比较容易。这里的数据量范围变成了0x0~0xFF,比原来多了两百多个数据,这也还可以接受,也还可以全都列出来。

但是针对这里的这个问题有更好的方法:

在这个问题中,8bit的数据可以看做两个4bit数据,这样就可以共用上面4bit数据的数据表。所以我们只要把2个4bit数据的1的个数相加,就是最后的结果。

获取8bit数据1的个数:

struct test_res get_test_res(unsigned int data) { 	/* 保存测试结果 */ 	struct test_res res; 	 	/* 保证数据总会在0~0xf之间 */ 	unsigned int temp = data & 0xff;	  	 	/* 获取低4位中1的个数 */ 	unsigned int low_data = temp & 0xf; 	unsigned int low_cnt = table[low_data]; 	 	/* 获取高4位中1的个数 */ 	unsigned int high_data = (temp >> 4) & 0xf; 	unsigned int high_cnt = table[high_data]; 	 	/* 结果 */ 	res.count = low_cnt + high_cnt; 	res.data = temp; 	 	return res; } 

同样的,获取16bit数据也是类似的,把16bit数据当做4个4bit数据。

针对以上这个查表法的例子我们可以总结出:

1、数据表的确定要合适。像上面8bit的情况再重新创建一个数据表把表元素列出来也还可以接受。但是如果是16bit这样子大数据的情况,建立这么大的数据表也不太现实。所以需要考虑如何建立一个合适的数据表。

2、需要权衡空间换取时间是否值得。像16bit这样子大数据的情况,全部列出来的话会大幅度的增加我们的存储开销,这种以空间换时间的情况可能会得不偿失。

以上就是本次的分享。

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