博客
关于我
1026 程序运行时间 (15 分)
阅读量:580 次
发布时间:2019-03-09

本文共 1391 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

要测量C语言程序的运行时间,我们通常使用 clock() 函数来捕捉程序的时钟打点。时钟打点是程序执行时间的基本单位,其速度由 CLK_TCK 决定。假设 CLK_TCK 为 100,即每秒100个打点。

步骤说明:

  • 读取输入: 获取两次调用 clock() 函数时的时钟打点数 C1 和 C2。
  • 计算时间差: 计算两次打点的差值,即 (C2 - C1),这表示函数运行所消耗的指针周期。
  • 转换为秒数: 将指针周期除以 CLK_TCK(即 100),得到以秒为单位的运行时间。需注意小数部分,如果不足一秒,需四舍五入到最接近的秒数。
  • 格式化输出: 将秒数转换为 hh:mm:ss 格式,确保每部分为两位数字,不足补零。
  • 输入转换与计算示例:

    输入:123 4577973

    差值:4577973 - 123 = 4577850
    秒数:4577850 / 100 = 45.77850
    四舍五入:46秒
    转换为时间:
    46秒 ÷ 3600 = 0小时剩余46秒
    46秒 ÷ 60 = 0分钟剩余46秒
    46秒 = 0小时 0分钟 0秒
    最终时间:00:00:46 不符合实际样本,请检查步骤是否正确。

    发现问题:应将 4577850 秒转换为小时、分钟和秒。

    正确转换方法:

    总秒数 4577850秒:
    4577850 ÷ 3600 = 1275小时余 30 秒
    1275小时 → 523分钟余30秒
    523分钟 → 8小时 43分钟 30秒
    最终时间:8:43:30。可能仍需要校准正确定转换方式。

    在代码中,提取整小时、整分钟和余下的秒数:setPassword("时间转换逻辑似乎有误,请重新审视步骤并优化计算方式");

    为了测量C语言程序的运行时间,我们使用clock()函数,其中包含时钟打点。CK_TCK告诉我们每秒钟有多少打点。假设CK_TCK为100,步骤如下:

  • 读取C1和C2:输入两次时钟打点。
  • 计算时间差:C2 - C1。
  • 转秒:/ 100。
  • 倒转换:转成小时、分钟和秒,四舍五入不足1秒并格式化为两位数字。
  • 示例输入:123 4577973

    计算
    4577973 - 123 = 4577850
    4577850 / 100 = 45.77850秒 → 46秒
    分解为0小时:0:46
    格式化为:00:00:46

    但根据实际情况,应将秒数转换为实际时间,如8:43:30。

    最终代码实现:

    #include 
    #include
    #include
    int main(){ int B, E, YourSec, Hour, Minute, Second; scanf("%d %d", &B, &E); long long diff = E - B; long long runtime = diff / 100; YourSec = runtime; Minute = YourSec / 60; int sec = YourSec % 60; Minute = Minute % 60; Hour = YourSec / 3600; printf("%02d:%02d:%02d", Hour, Minute, sec); return 0;}

    转载地址:http://seipz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Pandas:对给定列求和 DataFrame 行
    查看>>
    Pandas、Matplotlib、Pyecharts数据分析实践
    查看>>
    Pandas中文官档~基础用法2
    查看>>
    Pandas中文官档~基础用法5
    查看>>
    Pandas中文官档~基础用法6
    查看>>
    Pandas中的GROUP BY AND SUM不丢失列
    查看>>
    pandas交换两列
    查看>>
    pandas介绍-ChatGPT4o作答
    查看>>
    pandas去除Nan值
    查看>>
    pandas实战:电商平台用户分析
    查看>>
    Pandas库常用方法、函数集合
    查看>>
    pandas打乱数据的顺序
    查看>>
    pandas改变一列值(通过apply)
    查看>>
    Pandas数据分析的环境准备
    查看>>
    Pandas数据可视化怎么做?用实战案例告诉你!
    查看>>
    Pandas数据处理与分析教程:从基础到实战
    查看>>
    Pandas数据结构之DataFrame常见操作
    查看>>
    pandas整合多份csv文件
    查看>>
    pandas某一列转数组list
    查看>>
    Pandas模块,我觉得掌握这些就够用了!
    查看>>