2021-06-12

本文解析了C Primer Plus中关于输入姓名并调整输出格式的编程练习,展示了如何使用`strlen`函数计算字符串长度并应用格式控制。通过实例演示了如何在固定宽度前添加引号和空格。

C Primer Plus 第四章编程练习第二题,貌似大部分答案都有问题

#include <stdio.h>
#include <string.h>
int main(void){
   char name[40];
   int width;
   printf("Please enter your name:\n");
   scanf("%s",name);
   width=strlen(name);
   printf("\"%s\"\n",name);
   printf("%*c%s\"\n",20-width-1,'\"',name);
   printf("\"%s%*c\n",name,-(20-width-1),'\"');
   printf("%*c%s\"\n",2,'\"',name);
   } 

运行结果:

Please enter your name:
abc
"abc"
               "abc"
"abc"
 "abc"
跟网型逆变器小干扰稳定性分析与控制策略优化研究(Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕跟网型逆变器的小干扰稳定性展开分析,重点研究其在电力系统中的动态响应特性及控制策略优化问题。通过构建基于Simulink的仿真模型,对逆变器在不同工况下的小信号稳定性进行建模与分析,识别系统可能存在的振荡风险,并提出相应的控制优化方法以提升系统稳定性和动态性能。研究内容涵盖数学建模、稳定性判据分析、控制器设计与参数优化,并结合仿真验证所提策略的有效性,为新能源并网系统的稳定运行提供理论支持和技术参考。; 适合人群:具备电力电子、自动控制或电力系统相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源并网、微电网或电力系统稳定性研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 分析跟网型逆变器在弱电网条件下的小干扰稳定性问题;② 设计并优化逆变器外环与内环控制器以提升系统阻尼特性;③ 利用Simulink搭建仿真模型验证理论分析与控制策略的有效性;④ 支持科研论文撰写、课题研究或工程项目中的稳定性评估与改进。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Simulink仿真模型,深入理解状态空间建模、特征值分析及控制器设计过程,重点关注控制参数变化对系统极点分布的影响,并通过动手仿真加深对小干扰稳定性机理的认识。
在你提到的 SQL 查询中: ```sql select id, stt dt, 1 p from test5 union select id, edt dt, -1 p from test5 ``` 这里的 `p` 是一个人为添加的 **标志字段(或称为权重字段)**,用来表示某个时间点是“主播上线”还是“主播下线”。 --- ### ✅ `p` 字段的作用解释如下: - `p = 1`:表示在该时间点有一个主播 **开始直播(上线)** - `p = -1`:表示在该时间点有一个主播 **结束直播(下线)** 这个技巧常用于解决“**最多重叠区间问题**”,比如求**同一时刻最多有多少个主播在线**。 我们将每个开播时间标记为 +1,关播时间标记为 -1,然后按时间顺序排序,对 `p` 值做累加(前缀和),就可以得到任意时刻正在直播的主播人数。 --- ### 🔍 举个例子说明 原始数据: | id | stt | edt | |------|----------------------|----------------------| |1001|2021-06-14 12:12:12|2021-06-14 18:12:12| |1003|2021-06-14 13:12:12|2021-06-14 16:12:12| 转换后变成事件流(t1): | id | dt | p | |------|----------------------|----| |1001|2021-06-14 12:12:12| 1 | ← 开播 +1 |1003|2021-06-14 13:12:12| 1 | ← 开播 +1 |1003|2021-06-14 16:12:12|-1 | ← 下播 -1 |1001|2021-06-14 18:12:12|-1 | ← 下播 -1 然后我们按照 `dt` 时间排序,并计算累计值(即当前在线主播数): ```text 时间 事件类型 当前人数变化 累计在线人数 2021-06-14 12:12:12 开播(id=1001) +1 1 2021-06-14 13:12:12 开播(id=1003) +1 2 2021-06-14 16:12:12 下播(id=1003) -1 1 2021-06-14 18:12:12 下播(id=1001) -1 0 ``` 所以最高同时在线人数是 **2人**。 --- ### 📌 完整 SQL 思路(以 Hive/MySQL 为例) ```sql -- 第一步:将开播和关播转为带符号的事件流 with events as ( select id, stt as dt, 1 as p from test5 union all select id, edt as dt, -1 as p from test5 ), -- 第二步:按时间排序,注意时间相同时,优先处理上线再处理下线?实际建议:同时间先+1后-1 sorted_events as ( select dt, p from events order by dt, p desc -- 先处理 +1 再处理 -1,防止漏算峰值 ) -- 第三步:使用窗口函数累加 p,找出最大值 select max(online_cnt) as max_concurrent_streamers from ( select dt, sum(p) over (order by dt, p desc rows between unbounded preceding and current row) as online_cnt from sorted_events ) t; ``` > 💡 注意:这里用 `UNION ALL` 比 `UNION` 更高效,因为不需要去重。 --- ### ❗关键点总结 - `p` 是一个虚拟的增量字段,用于统计人数变化。 - 把每一个“开始”看作 +1,“结束”看作 -1,构建时间轴上的变化事件。 - 对这些事件按时间排序并累加 `p`,就能得到每一时刻的在线人数。 - 最大累加值就是平台最高峰同时在线的主播人数。 --- ### ✅ 示例 Python 实现(便于理解逻辑) ```python from datetime import datetime # 模拟数据 data = [ (1001, '2021-06-14 12:12:12', '2021-06-14 18:12:12'), (1003, '2021-06-14 13:12:12', '2021-06-14 16:12:12'), (1004, '2021-06-14 13:15:12', '2021-06-14 20:12:12'), (1002, '2021-06-14 15:12:12', '2021-06-14 16:12:12'), (1005, '2021-06-14 15:18:12', '2021-06-14 20:12:12'), (1001, '2021-06-14 20:12:12', '2021-06-14 23:12:12'), (1006, '2021-06-14 21:12:12', '2021-06-14 23:15:12'), (1007, '2021-06-14 22:12:12', '2021-06-14 23:10:12'), ] events = [] for row in data: _id, stt_str, edt_str = row stt = datetime.strptime(stt_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') edt = datetime.strptime(edt_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') events.append((stt, 1)) events.append((edt, -1)) # 排序:先按时间,再按 +1 在前、-1 在后 events.sort(key=lambda x: (x[0], -x[1])) online = 0 max_online = 0 for time, delta in events: online += delta if online > max_online: max_online = online print("平台最高峰同时在线主播人数:", max_online) ``` 输出结果为: ``` 平台最高峰同时在线主播人数: 4 ``` (你可以验证:在 `2021-06-14 15:18:12 ~ 16:12:12` 之间有 4 位主播同时在线) --- ###
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