构建和配置系统——设备树——设备树 HOWTOs

这篇博客详细介绍了在Zephyr操作系统中如何使用设备树进行设备管理和驱动程序开发。内容涵盖获取设备树和头文件、从节点获取设备结构、设备驱动程序的编写以及设备树覆盖的使用方法,旨在帮助开发者更好地理解和操作Zephyr的设备树。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

设备树 HOWTOs

这个页面有一步一步的关于用设备树完成任务的建议。

提示:

有关故障排除建议,请参阅故障排除设备人员。

获取你的设备树和生成的头

板的设备(board.dts)通过#include预处理器指令获取公共节点定义。这至少包括了SoC的dtsi。找出设备树内容的一种方法是打开这些文件,例如查看dts/<ARCH>/<vendor>/<soc>.dtsi,但这可能很耗时。

如果您只是想看到您的电路板的“最终”设备集,请构建一个应用程序,并在构建目录中打开zephyr.dts文件。

提示:

您可以构建Hello World,以看到您的电路板的“基础”设备树,而没有任何额外的更改,从覆盖文件。

例如,使用ARMCortex-M3仿真(QEMU)板来构建HelloWorld:

# --cmake-only here just forces CMake to run, skipping the
# build process to save time.
west build -b qemu_cortex_m3 -s samples/hello_world --cmake-only

你可以更改qemu_cortex_m3来匹配您的板。

CMake打印输入和输出文件位置:


                
### 使用递归树方法求解递归方程 递归树是一种直观的工具,用于分析分治算法的时间复杂度。通过构建递归树,可以清晰地表示每层子问题的规模及其对应的计算开销,并进一步推导整个递归过程的总时间复杂度。 #### 构建递归树的核心思想 递归树由多个层次组成,其中每个节点代表某个阶段的计算成本。根节点对应原始问题的成本,其子节点则分别表示分解后的子问题成本。随着层数增加,子问题逐渐变小直到达到基本情况[^2]。 #### 步骤详解 1. **绘制初始结构** 给定一个递归关系 \( T(n) = aT(n/b) + f(n) \),这里 \( a \geq 1, b > 1 \),\( f(n) \) 是当前层的工作量函数。以该表达为基础画出第一级递归树,顶部设为 \( f(n) \)[^3]。 2. **展开各层细节** 对于第二层及后续层级,继续按照相同模式拆分子问题直至不能再分割为止。具体来说,在第 i 层会有 \( a^i \) 个结点,每一个都关联着大小约为 \( n/(b^i) \) 的新实例以及相应工作负载 \( f(n/(b^i)) \)[^2]。 3. **估算单层贡献** 计算每一层总的运行时间累积效果。如果某一层包含 m 项,则需评估这 m 项加起来等于多少相对于输入尺寸的比例因子乘积形式[如 O((n/c)^p)] [^2]. 4. **总结整体表现** 把所有级别上的花费相加以得出最终的大O记号描述的整体性能指标。通常情况下,当深入到足够深之后会发现存在某种规律可循——要么呈几何序列收敛向固定极限值;要么呈现多项式增长趋势等等情况之一取决于具体的参数设定[^2]。 #### 示例解析 考虑如下递归公式: \[ T(n) = 2T(\frac{n}{2})+\Theta(n)\] ##### Step 1: Draw the recursion tree. The root represents cost of solving problem size $n$, which is $\Theta(n)$. At each level down from there are two children representing subproblems half as large again costing another copy of their parent's work minus some constant factor due to overhead associated with splitting/joining operations etc., thus yielding: Level 0: Cost=$cn$ Level 1: Two nodes at this depth contribute $(c * (\frac{n}{2}))+(c*(\frac{n}{2}))=\boxed{\textbf{cn}}$. Continuing similarly... ##### Steps Beyond First Few Levels... Notice pattern emerging where every next row doubles previous one while reducing argument by power-of-two ratio until base case hit ($T(1)=d$). Summing up contributions across infinite series gives us total runtime proportional logarithmically w.r.t input length plus linear term accounting initial setup phase before recursive calls begin executing fully expanded form looks like below after simplification steps applied accordingly : $$ S_{total}=S_0+S_1+...+S_k=(cn)+(cn/2)+...(cd)=(cn)(1-(1/2)^k)/(1-1/2)-kd $$ As k approaches infinity limit evaluates into closed-form solution matching earlier derived result via alternative techniques mentioned previously within context provided through references cited above.[^2] ```python def recurrence_tree_cost(n): """A simplified function demonstrating how costs accumulate.""" if n == 1: return d # Base Case Constant Time Operation split_join_overhead = c*n child_costs = 2*recurrence_tree_cost(int(n//2)) return split_join_overhead + child_costs ```
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