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  • CSS三大特性—— 继承、 优先级和层叠。继承:即子类元素继承父类的样式;优先级:是指不同类别样式的权重比较;层叠:是说当数量相同时,通过层叠(后者覆盖前者)的样式。css选择符分类 首先来看一下css选择符(css...

    CSS三大特性—— 继承、 优先级和层叠。

    继承:即子类元素继承父类的样式;

    优先级:是指不同类别样式的权重比较;

    层叠:是说当数量相同时,通过层叠(后者覆盖前者)的样式。

    css选择符分类  

    首先来看一下css选择符(css选择器)有哪些?


      1.标签选择器(如:body,div,p,ul,li)

      2.类选择器(如:class="head",class="head_logo")

      3.ID选择器(如:id="name",id="name_txt")

      4.全局选择器(如:*号)

      5.组合选择器(如:.head .head_logo,注意两选择器用空格键分开)

      6.后代选择器 (如:#head .nav ul li 从父集到子孙集的选择器)

      7.群组选择器 div,span,img {color:Red} 即具有相同样式的标签分组显示

      8.继承选择器(如:div p,注意两选择器用空格键分开)

      9.伪类选择器(如:就是链接样式,a元素的伪类,4种不同的状态:link、visited、active、hover。)

      10.字符串匹配的属性选择符(^ $ *三种,分别对应开始、结尾、包含)

      11.子选择器 (如:div>p ,带大于号>)

      12.CSS 相邻兄弟选择器器 (如:h1+p,带加号+)

    css优先级

    当两个规则都作用到了同一个html元素上时,如果定义的属性有冲突,那么应该用谁的值的,CSS有一套优先级的定义。

    不同级别

    1. 在属性后面使用 !important 会覆盖页面内任何位置定义的元素样式。
    2. 作为style属性写在元素内的样式
    3. id选择器
    4. 类选择器
    5. 标签选择器
    6. 通配符选择器
    7. 浏览器自定义或继承

          总结排序:!important > 行内样式>ID选择器 > 类选择器 > 标签 > 通配符 > 继承 > 浏览器默认属性

    同一级别

    同一级别中后写的会覆盖先写的样式

    上面的级别还是很容易看懂的,但是有时候有些规则是多个级别的组合,像这样

    复制代码
    <!doctype html>
    <html lang="en">
    <head>
        <meta charset="UTF-8">
        <title>Document</title>
        <style type="text/css">
            div.test{
                background-COLOR:#a00;
                width:100px;
                height: 100px;
            }
    
            .test.test2{
                background-COLOR:#0e0;
                width:100px;
                height: 100px;
            }
        </style>
    </head>
    <body>
        <div class="test test2"></div>
    </body>
    </html>
    复制代码

    到底div是应用那条规则呢,有个简单的计算方法(经园友提示,权值实际并不是按十进制,用数字表示只是说明思想,一万个class也不如一个id权值高)

    • 内联样式表的权值为 1000
    • ID 选择器的权值为 100
    • Class 类选择器的权值为 10
    • HTML 标签选择器的权值为 1

     我们可以把选择器中规则对应做加法,比较权值,如果权值相同那就后面的覆盖前面的了,div.class的权值是1+10=11,而.test1 .test2的权值是10+10=20,所以div会应用.test1 .test2变成绿色

     

    另外一种理解方式:

      CSS优先级:是由四个级别和各级别的出现次数决定的。

      四个级别分别为:行内选择符、ID选择符、类别选择符、元素选择符。

      优先级的算法:

      每个规则对应一个初始"四位数":0、0、0、0

      若是 行内选择符,则加1、0、0、0

      若是 ID选择符,则加0、1、0、0

      若是 类选择符/属性选择符/伪类选择符,则分别加0、0、1、0

      若是 元素选择符/伪元素选择符,则分别加0、0、0、1

      算法:将每条规则中,选择符对应的数相加后得到的”四位数“,从左到右进行比较,大的优先级越高。  

    需注意的:

      ①、!important的优先级是最高的,但出现冲突时则需比较”四位数“;

      ②、优先级相同时,则采用就近原则,选择最后出现的样式;

      ③、继承得来的属性,其优先级最低;

      !important > 行内样式>ID选择器 > 类选择器 > 标签 > 通配符 > 继承 > 浏览器默认属性

      *css选择器使用强烈建议采用低权重原则,利于充分发挥css的继承性,复用性,模块化、组件化。

    CSS选择器的解析原则

             以前一直认为选择器的定位DOM元素是从左向右的方向,查看了网上的相关资料之后才发现原来自己一直都是错的。郑重的声明选择器定位DOM元素是从右往左的方向,这样的好处是尽早的过滤掉一些无关的样式规则和元素 。 为什么CSS选择器是从右往左解析 ???

    简洁、高效的css

            所谓高效就是让浏览器查找更少的元素标签来确定匹配的style元素。
          1.不要再ID选择器前使用标签名
            解释:ID选择是唯一的,加上标签名相当于画蛇添足了,没必要。
          2.不要在类选择器前使用标签名
          解释:如果没有相同的名字出现就是没必要,但是如果存在多个相同名字的类选择器则有必要添加标签名防止混淆如(p.colclass{color:red;} 和 span.colclass{color:red;}
          3.尽量少使用层级关系;
             #divclass p.colclass{color:red;}改为  .colclass{color:red;}
          4.使用类选择器代替层级关系(如上) 

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  • css 优先级关系

    2020-09-25 13:57:09
    一般而言,所有的样式会根据下面的规则层叠于一个新的虚拟样式表中,其中数字 4 拥有最高的优先权。
  • 之前学习嵌入式的时候不太明白中断优先级分组与抢占优先级和响应优先级关系,比如分组为2,抢占优先级也为2,响应优先级也为2,就是不明白他们之间有什么关系,谁决定谁,总共有多少个数值可供选择。  趁着现在...

          之前学习嵌入式的时候不太明白中断优先级分组与抢占优先级和响应优先级的关系,比如分组为2,抢占优先级也为2,响应优先级也为2,就是不明白他们之间有什么关系,谁决定谁,总共有多少个数值可供选择。

         趁着现在开始学习标准库和HAL库把这之间的关系理清楚。在我们的程序中使用中可能存在多个中断,当多个中断来临的时候需要有先后顺序来响应中断;这时就需要NVIC(嵌套向量中断控制器)来控制中断响应设定优先级了,我们常常需要用到和设置的就是抢占优先级和响应优先级了。

    抢占优先级可以理解为多个中断共存的时候抢占优先级高的中断可以打断正在运行的中断抢先运行,决定一个中断是否先运行首先看的是抢占优先级,抢占优先级高则先运行该中断,当抢占优先级一样的时候才会看响应优先级,此时响应优先级高的中断先运行,(数字越小则优先级越高)

    三者之间的关系:

         STM32中有5中分组方式:

    #define NVIC_PriorityGroup_0         ((uint32_t)0x700) /*!< 0 bits for pre-emption priority
                                                                4 bits for subpriority */
    #define NVIC_PriorityGroup_1         ((uint32_t)0x600) /*!< 1 bits for pre-emption priority
                                                                3 bits for subpriority */
    #define NVIC_PriorityGroup_2         ((uint32_t)0x500) /*!< 2 bits for pre-emption priority
                                                                2 bits for subpriority */
    #define NVIC_PriorityGroup_3         ((uint32_t)0x400) /*!< 3 bits for pre-emption priority
                                                                1 bits for subpriority */
    #define NVIC_PriorityGroup_4         ((uint32_t)0x300) /*!< 4 bits for pre-emption priority

    这里的NVIC分组是指把多少位分给抢占优先级,多少位分给响应优先级,总共有4个位由于分组

    第0组:4位都用于响应优先级

    第1组:1位用于抢占优先级(2种),3位用于响应优先级(8种)

    第2组:2位用于抢占优先级(4种),2位用于响应优先级(4种)

    。。。。。。

    第4组:4位用于抢占优先级

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  • 图的遍历算法 图的遍历都可以理解为,将非线性结构转化为半线性结构的过程。经遍历而确定的边类型中,...广度优先搜索(breadth-first search, BFS)采用的策略,可概括为:  越早被访问到的定点,其邻居越优先被选用 ...

    图的遍历算法

    图的遍历都可以理解为,将非线性结构转化为半线性结构的过程。经遍历而确定的边类型中,最重要的一类即所谓的树边,它们与所有顶点共同构成了原图的一棵支撑树(森林),称作遍历树(traversal tree)。

     

     

    广度优先搜索(BFS)

    广度优先搜索(breadth-first search, BFS)采用的策略,可概括为:

        越早被访问到的定点,其邻居越优先被选用

     

    于是,始自图中顶点s的BFS搜索,将首先访问顶点s;再依次访问s所有尚未访问到的邻居;再按后者被访问的先后次序,逐个访问它们的邻居;...;如此不断。在所有已访问到的顶点中,仍有邻居尚未访问者,构成所谓的波峰集(frontier)。

        广度优先搜索类似与树的层次遍历。

     

    广度优先搜索算法实现:(BFS算法)

    template <typename Tv, typename Te> //广度优先搜索BFS算法(全图)
    void Graph<Tv, Te>::bfs(int s) { //assert: 0 <= s < n
        reset(); int clock = 0; int v = s; //初始化
        do //逐一检查所有顶点
            if (UNDISCOVERED == status(v)) //一旦遇到尚未发现的顶点
                BFS(v, clock); //即从该顶点出发启动一次BFS
        while (s != (v = (++v % n))); //按序号检查,故不漏不重
    }
    
    template <typename Tv, typename Te> //广度优先搜索BFS算法(单个连通域)
    void Graph<Tv, Te>::BFS(int v, int& clock) { //assert: 0 <= v < n
        Queue<int> Q; //引入辅助队列
        status(v) = DISCOVERED; Q.enqueue(v); //初始化起点
        while (!Q.empty()) { //在Q变空之前,不断
            int v = Q.dequeue(); dTime(v) = ++clock; //取出队首顶点v
            for (int u = firstNbr(v); -1 < u; u = nextNbr(v, u)) //枚举v的所有邻居u
                if (UNDISCOVERED == status(u)) { //若u尚未被发现,则
                    status(u) = DISCOVERED; Q.enqueue(u); //发现该顶点
                    status(v, u) = TREE; parent(u) = v; //引入树边拓展支撑树
                } else { //若u已被发现,或者甚至已访问完毕,则
                    status(v, u) = CROSS; //将(v, u)归类于跨边
                }
            status(v) = VISITED; //至此,当前顶点访问完毕
        }
    }

    算法的实质功能,由子算法BFS()完成。对该函数的反复调用,即可遍历所有连通或可达域。

     

    仿照树的层次遍历,这里也借助队列Q,来保存已被发现,但尚未访问完毕的顶点。因此,任何顶点在进入该队列的同时,都被随即标记为DISCOVERED(已发现)状态。

    BFS()的每一步迭代,都先从Q中取出当前的首顶点v;再逐一核对其各邻居u的状态并做相应处理;最后将顶点v置为VISITED(访问完毕)状态,即可进入下一步迭代。

    若顶点u尚处于UNDISCOVERED(未发现)状态,则令其转为DISCOVERED状态,并随即加入队列Q。实际上,每次发现一个这样的顶点u,都意味着遍历树可从v到u拓展一条边。于是,将边(v, u)标记为树边(tree edge),并按照遍历树中的承袭关系,将v记作u的父节点。

    若顶点u已处于DISCOVERED状态(无向图),或者甚至处于VISITED状态(有向图),则意味着边(v, u)不属于遍历树,于是将该边归类为跨边(cross edge)。

     

     

    实例:

    下图给出了一个含8个顶点和11条边的有向图,起始于顶点S的BFS搜索过程。请留意观察辅助队列(下方)的演变,顶点状态的变化,边的分类与结果,以及BFS树的生长过程。

     

     

    深度优先搜索(DFS)

    深度优先搜索(Depth-First Search, DFS)选取下一顶点的策略,可概括为:

        优先选取最后一个被访问到的顶点的邻居

     

    于是,以顶点s为基点的DFS搜索,将首先访问顶点s;再从s所有尚未访问到的邻居中任取 其一,并以之为基点,递归地执行DFS搜索。故各顶点被访问到的次序,类似于树的先序遍历 ;而各顶点被访问完毕的次序,则类似于树的后序遍历

     

    深度优先搜索算法实现:(DFS算法)

    template <typename Tv, typename Te> //深度优先搜索DFS算法(全图)
    void Graph<Tv, Te>::dfs(int s) { //assert: 0 <= s < n
        reset(); int clock = 0; int v = s; //初始化
        do //逐一检查所有顶点
            if (UNDISCOVERED == status(v)) //一旦遇到尚未发现的顶点
                DFS(v, clock); //即从该顶点出发启动一次DFS
        while (s != (v = (++v % n))); //按序号检查,故不漏不重
    }
    
    template <typename Tv, typename Te> //深度优先搜索DFS算法(单个连通域)
    void Graph<Tv, Te>::DFS(int v, int& clock) { //assert: 0 <= v < n
        dTime(v) = ++clock; status(v) = DISCOVERED; //发现当前前顶点v
        for (int u = firstNbr(v); -1 < u; u = nextNbr(v, u)) //枚举v的所有邻居u
            switch (status(u)) { //并视其状态分别处理
                case UNDISCOVERED: //u尚未发现,意味着支撑树可在此拓展
                    status(v, u) = TREE; parent(u) = v; DFS(u, clock); break;
                case DISCOVERED: //u已被发现但尚未访问完毕,应属被后代指向的祖先
                    status(v, u) = BACKWARD; break;
                default: //u已访问完毕(VISITED,有向图),则视承袭关系分为前向边或跨边
                    status(v, u) = (dTime(v) < dTime(u)) ? FORWARD : CROSS; break;
            }
        status(v) = VISITED; fTime(v) = ++clock; //至此,当前顶点v方告访问完毕
    }

    算法的实质功能,由子算法DFS()递归地完成。每一递归实例中,都先将当前节点v标记为DISCOVERED(已发现)状态,再逐一核对其各邻居u的状态并做相应处理。待其所有邻居均已处理完毕之后,将顶点v置为VISITED(访问完毕)状态,便可回溯。

    若顶点u尚处于UNDISCOVERED(未发现)状态,则将边(v, u)归类为树边(tree edge),并将v记作u的父节点。此后,便可将u作为当前顶点,继续递归地遍历。

    若顶点u处于DISCOVERED状态,则意味着在此处发现一个有向环路。此时,在DFS遍历树中u必为v的祖先,故应将边(v, u)归类为后向边(back edge)。

     

     

    实例:

    针对含7个顶点和10条边的某有向图,给出了DFS搜索的详细过程。请留意观察顶点时间标签的设置,顶点状态的演变,边的分类和结果,以及DFS树(森林)的生长过程。

     

     

    优先级搜索

    每一种选取策略都等效于,给所有顶点赋予不同的优先级,而且随着算法的推进不断调整;而每一步迭代所选取的顶点,都是当时的优先级最高者。按照这种理解,包括BFS和DFS在内的几乎所有图搜索,都可纳入统一的框架。鉴于优先级在其中所扮演的关键角色,故亦称作优先级搜索(priority-first search, PFS),或最佳优先搜索(best-first search, BFS)。

      

    优先级搜索算法的基本框架实现:

    template <typename Tv, typename Te> template <typename PU> //优先级搜索(全图)
    void Graph<Tv, Te>::pfs(int s, PU prioUpdater) { //assert: 0 <= s < n
        reset(); int v = s; //初始化
        do //逐一检查所有顶点
            if (UNDISCOVERED == status(v)) //一旦遇到尚未发现的顶点
                PFS(v, prioUpdater); //即从该顶点出发启动一次PFS
            while (s != (v = (++v % n))); //按序号检查,故不漏不重
    }
    
    template <typename Tv, typename Te> template <typename PU> //顶点类型、边类型、优先级更新器
    void Graph<Tv, Te>::PFS(int s, PU prioUpdater) { //优先级搜索(单个连通域)
        priority(s) = 0; status(s) = VISITED; parent(s) = -1; //初始化,起点s加至PFS树中
        while (1) { //将下一顶点和边加至PFS树中
            for (int w = firstNbr(s); -1 < w; w = nextNbr(s, w)) //枚举s的所有邻居w
                prioUpdater(this, s, w); //更新顶点w的优先级及其父顶点
            for (int shortest = INT_MAX, w = 0; w < n; w++)
                if (status(w) == UNDISCOVERED) //从尚未加入遍历树的顶点中
                    if (shortest > priority(w)) //选出下一个
                        { shortest = priority(w); s = w; } //优先级最高的顶点s
            if (VISITED == status(s)) break;
            status(s) = VISITED; status(parent(s), s) = TREE; //将s及其与父顶点的联边加入遍历树
        }
    } //通过定义具体的优先级更新策略prioUpdater,即可实现不同的算法功能

    可见,PFS搜索的基本过程和功能与常规的图搜索算法一样,也是以迭代方式逐步引入顶点和边,最终构造出一棵遍历树(或者遍历森林)。如上所述,每次都是引入当前优先级最高(优先级数最小)的顶点s,然后按照不同的策略更新其邻接顶点的优先级数。

    这里借助函数对象prioUpdater,使算法设计者得以根据不同的问题需求,简明地描述和实现对应的更新策略。具体地,只需重新定义prioUpdater对象即可,而不必重复实现公共部分。比如,此前的BFS搜索和DFS搜索都可按照此模式统一实现

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  • % (取余数,注意负数的取余,要根据除数的正负,来套用公式判断余数是多少,如果被除数和除数都是负数,就在正常结果前面加上负号) ** (幂运算、次方) // (地板除,取整除) 2、比较运算符(6种) == (=是赋值;==是...

    一、运算

    1、算数运算符(7种)

    + - * / 
    %  (取余数,注意负数的取余,要根据除数的正负,来套用公式判断余数是多少,如果被除数和除数都是负数,就在正常结果前面加上负号)
    ** (幂运算、次方)
    // (地板除,取整除)
    

    2、比较运算符(6种)

    ===是赋值;==是比较)
    !=
    >    <    >=    <=		
    

    3、赋值运算符

    =    +=    -=    *=    /=    %=    **=    //=    :=(py3.8 ,可在表达式内部为变量赋值)
    

    4、位运算符[将数字看做二进制来进行计算]

    """
    a = 15   b = 8
    
    a = 0000 1111
    b = 0000 1000
    
    a&b = 0000 1000		# 8
    a|b = 0000 1111		# 15
    a^b = 0000 0111		# 7
    ~a  = 1001 0000		# -16 
    	var = 15
    	原码:  0000 1111
    	反码:  0000 1111
    	补码:  0000 1111
    	按位非:1111 0000 
    	补码:  1111 0000
    	反码:  1000 1111
    	原码:  1001 0000	# -16
    
    res = 5 << 3	# 5*2的3次幂  40
    res = 28 >> 3 	# 28//2的3次幂 3
    
    """
    
    & 按位与		# 对应位同1则1,否则为0
    | 按位或		# 对应位有1则1
    ^ 按位异或	# 对应位相异为1,相同为0
    ~ 按位取反	# 针对于补码进行操作,按位取反,包括符号位  公式 -(n+1)
    << 左移		# 实现乘法操作
    >> 右移		# 实现除法操作
    
    

    5、逻辑运算符

    and - 布尔与 全真则真,一假则假
    or - 布尔或 全假则假,一真则真
    not - 布尔非 真变假,假变真
    

    逻辑运算的优先级:

    **( )> not > and > or**
    
    res = 5 or 6 and 7		# 5
    res = (5 or 6) and 7	# 7
    res = not(5 or 6) and 7	# False
    res = 1 > 2 or 3 < 4 and 5 > 10 or 11 < 12 and 13 > 16	# False
    	res = False or True and False or True and False
    	res = False or False or False
    	res = False
    

    逻辑短路现象:

    >>> True or print(111)		or 一真则真 直接输出第一个真的,后面不执行了
    True
    
    >>> False and print(111)	and 一假则假 
    False
    
    print(111) or True		# print是内置的函数,函数内部返回的是None,功能是打印,这两者并不冲突
    

    6、成员运算符 [针对于容器型数据]

    in		判断序列中有没有某值
    not in
    
    

    7、身份运算符

    is		判断两个标识符是不是引用自一个对象
    is not	检测两个数据在内存中是不是同一个值
    

    二、总结

    1、个别运算符

    优先级最高的是** 幂运算
    优先级最低的是= 赋值运算
    ( )可以提升运算的优先级

    2、整体来讲 一元运算符 > 二元运算符

    一元运算符: 同一时间只操作一个值 - ~
    二元运算符: 同一时间操作两个值 + - * /

    3、同一层级

    逻辑: ( )> not > and > or
    算数: 乘除 > 加减
    位运算: (<< >> ) > & > ^ > |

    4、其他情况:

    算位比身成逻,赋值运算收尾(赋值运算符用来将算好的值赋值给等号左侧变量,做收尾工作)
    算术运算符(±*/) > 位运算符(&^|<<>>) > 比较运算符(=<>>=<=) > 身份运算符(is isnot) > 成员运算符(in notin) > 逻辑运算符(and or not)

    res = 5 + 5 << 6 // 3 is 40 and False
    
    res =5 + 5) << (6 // 3) is 40 and False
    
    10 << 2 is 40 and True
    
    	40 is 40 and True
    	
    	True and True
    	
    	True
    
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  • C语言 关系运算符及其优先级

    千次阅读 2019-02-05 09:27:23
    [案例] 说明关系运算符的优先级低于算术运算符,但高于赋值运算符。并比较关系运算符的优先级。 main() { int result=0; result=0!=1&gt;0; printf("0!=1&gt;0 is equal:%d\n",result); ...
  • FreeRtos 任务优先级和中断优先级

    千次阅读 2019-07-01 17:36:19
    中断优先级和任务优先级的区别: 1.简单的说,这两者之间没有任何关系,不管中断的优先级是多少,中断的优先级永远高任何任务的优先级,即在执行的过程中,中断来了就开始执行中断服务程序, 2.对应STM32F103 F...
  • 《C++ Primer》学习笔记(四):优先级和关系运算符 Cpp-Prime5 + Cpp-Primer-Plus6 源代码课后题 第4章 - 优先级和关系运算符 练习4.1 表达式 5 + 10 * 20 / 2 的求值结果是多少? 解: 在算术运算符中,乘法除...
  • 最开始,我并没有搞清楚什么是中断优先级和任务优先级,但看了部分资料后发现这两个并没有半毛钱关系,于是便有了这篇笔记,本篇文章以Cortex-M3(STM32F103)为例子。 目录FreeRTOS中断优先级和任务优先级1.Cortex-...
  • 从运算符的优先级来看数组指针的关系
  • 软件缺陷的严重性和优先级

    千次阅读 2015-10-18 21:08:17
    严重性和优先级是表征软件测试缺陷的两个重要因素,它影响软件缺陷的统计结果修正缺陷的优先顺序,特别在软件测试的后期,将影响软件是否能够按期发布与否。 对于软件测试初学者而言,或者没有软件开发经验的测试...
  • 软件缺陷的重要性和优先级

    千次阅读 2015-10-18 21:42:42
    严重性和优先级是表征软件测试缺陷的两个重要因素,它影响软件缺陷的统计结果修正缺陷的优先顺序,特别在软件测试的后期,将影响软件是否能够按期发布与否。 对于软件测试初学者而言,或者没有软件开发经验的测试...
  • PRI NI 的关系如下: PRI (最终值) = PRI (原始值) + NI 其实只需要记得,我们修改 NI 的值就可以改变进程的优先级即可。NI 值越小,进程的 PRI 就会降低,该进程就越优先被 CPU 处理;反之,NI 值越大,进程的 ...
  • 优先级队列与堆的关系

    千次阅读 2017-05-11 15:45:50
    队列具有先进先出的特性,而优先级队列是按照优先级来进行处理。即:优先级队列的出队列操作不是直接将队头元素出队列,而是把队列中优先级最高的元素出队列。 要选出优先级最高的元素则可以借助堆来完成。堆堆分为...
  • 复合赋值运算和优先级和结合性

    千次阅读 2018-06-14 17:38:17
    运算符是有严格的优先级的,它代数运算中的先乘除后加减一样,按优先级从高到低的顺序。在一段程序代码中可能存在着各种运算符, Java 语言中规定了出现各种运算符的时候,哪种运算符先被执行,哪种运算符后被执行...
  • 优先级: (1) 个别运算符: 优先级最高 ** 幂运算 优先级最低 = 赋值运算符 () 括号可以提升运算优先级 (2) 整体 一元运算符 > 二元运算符 一元运算符: 同一时间,只操作一个值 - ~ 二元运算符: 同一时间,...
  • 进程控制:状态、调度和优先级

    千次阅读 2019-05-02 21:05:31
    目录 进程的状态 可运行状态 可中断睡眠状态不可中断睡眠状态 睡眠进程等待队列 TASK_KILLABLE 状态 ...TASK_STOPPED 状态 TASK_TRACED 状态 ...EXIT_ZOMBIE 状态 EXIT_...图片文章没有关系啦 进程的状...
  • 运算符优先级

    2021-03-25 20:51:51
    优先级: 优先执行谁 口诀: 单目算关系,逻辑三目后赋值 默认从左向右运算,()|. 优先级最高 运算符分类: 根据操作的个数进行根类 单目: 操作只有一个 ++ – +正号 -负号 ! 双目: 操作有2个 + - * / % > ...
  • 运算优先级

    2021-02-23 20:36:27
    运算优先级 所有的数学运算都认为是从左向右运算的,Java 语言中大部分运算符也是从左向右结合的,只有单目运算符、赋值运算符和三目...算术运算符优先级较高,关系和逻辑运算符优先级较低。多数运算符具有左结合性,单
  • 1 进程的优先级 每个普通进程都有它自己的静态优先级,位于task_struct的static_prio字段,调度程序使用静态优先级来估价系统中这个进程与其它普通进程之间调度强度。但是,注意,调度程序不是根据静态优先级来...
  • 进程优先级

    千次阅读 2018-08-09 18:54:08
    内核使用[0~139]这140个来表示140种优先级。  内核使用一个简单些的数值范围,从0到139(包含),用来表示内部优先级。同样是值越低,优 先级越高。从0到99的范围专供实时进程使用。 nice值[20, +19]映射到范围...
  • 下面对 FreeRTOS 优先级相关的几个重要知识点进行下说明,这些知识点在以后的使用中务必要掌握牢固。 FreeRTOS 中任务的最高优先级是通过 FreeRTOSConfig.h ...比如我们配置此宏定义为 5,那么用户可以使用的优先...
  • (2)优先级继承,当一个高优先级进程等待一个低优先级进程持有的资源时,低优先级进程将暂时获得高优先级进程的优先级别,在释放共享资源后,低优先级进程回到原来的优先级别。嵌入式系统VxWorks就是采用这种策略。...
  • 所谓优先级就是当一个表达式中有多个运算符时,先计算谁,后计算谁。这个其实我们在小学学算术的时候就学过,如1+4÷2。 但是C语言中的运算符已经远不止四则运算中的加减乘除了,还有其他很多运算符。当它们出现在同...
  • 然而这16级可编程优先级并不一定都是抢占优先级,它会被优先级组分成两类:抢占优先级和亚优先级。 NVIC中有一个寄存器是“应用程序中断及复位控制寄存器”(内容见表7.5),它里面有一个位段名为“优先级组”。该位...
  • 严重性和优先级是表征软件测试缺陷的两个重要因素,它影响软件缺陷的统计结果修正缺陷的优先顺序,特别在软件测试的后期,将影响软件是否能够按期发布与否。实际测试工作中不能正确表示缺陷的严重性和优先级,这将...
  • Unity中的几种层级关系优先级总结

    万次阅读 2018-03-07 23:30:45
    在项目中,我们经常需要处理显示对象的层级关系或规划层级结构,那么Unity中主要有哪些主要的层级关系及他们的优先级是怎么样的呢? Camera 首先是Camera,Camera的depth值越大的在上面,越小的在下面,比如场景...

空空如也

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