C语言字节对齐_字节对齐c语言

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float x3;
char x4;
};

由于编译器默认情况下会对这个struct作自然边界(有人说“自然对界”我觉得边界更顺口)对齐,结构的第一个成员x1,其偏移地址为0,占据了第1个字节。第二个成员x2为short类型,其起始地址必须2字节对界,因此,编译器在x2和x1之间填充了一个空字节。结构的第三个成员x3和第四个成员x4恰好落在其自然边界地址上,在它们前面不需要额外的填充字节。在test结构中,成员x3要求4字节对界,是该结构所有成员中要求的最大边界单元,因而test结构的自然对界条件为4字节,编译器在成员x4后面填充了3个空字节。整个结构所占据空间为12字节。

例2

#pragma pack(1) //让编译器对这个结构作1字节对齐
struct test
{
char x1;
short x2;
float x3;
char x4;
};
#pragma pack() //取消1字节对齐,恢复为默认4字节对齐

这时候sizeof(struct test)的值为8。

例3

#define GNUC_PACKED __attribute__((packed))
struct PACKED test
{
char x1;
short x2;
float x3;
char x4;
}GNUC_PACKED;

这时候sizeof(struct test)的值仍为8。

二、深入理解

什么是字节对齐,为什么要对齐?
TragicJun 发表于 2006-9-18 9:41:00 现代计算机中内存空间都是按照byte划分的,从理论上讲似乎对任何类型的变量的访问可以从任何地址开始,但实际情况是在访问特定类型变量的时候经常在特定的内存地址访问,这就需要各种类型数据按照一定的规则在空间上排列,而不是顺序的一个接一个的排放,这就是对齐。
      对齐的作用和原因:各个硬件平台对存储空间的处理上有很大的不同。一些平台对某些特定类型的数据只能从某些特定地址开始存取。比如有些架构的CPU在访问一个没有进行对齐的变量的时候会发生错误,那么在这种架构下编程必须保证字节对齐.其他平台可能没有这种情况,但是最常见的是如果不按照适合其平台要求对数据存放进行对齐,会在存取效率上带来损失。比如有些平台每次读都是从偶地址开始,如果一个int型(假设为32位系统)如果存放在偶地址开始的地方,那么一个读周期就可以读出这32bit,而如果存放在奇地址开始的地方,就需要2个读周期,并对两次读出的结果的高低字节进行拼凑才能得到该32bit数据。显然在读取效率上下降很多。
二.字节对齐对程序的影响:

先让我们看几个例子吧(32bit,x86环境,gcc编译器):
设结构体如下定义:
struct A
{
        int a;
        char b;
        short c;
};
struct B
{
        char b;
        int a;
        short c;
};
现在已知32位机器上各种数据类型的长度如下:
char:1(有符号无符号同)   
short:2(有符号无符号同)   
int:4(有符号无符号同)   
long:4(有符号无符号同)   
float:4        double:8
那么上面两个结构大小如何呢?
结果是:
sizeof(strcut A)值为8
sizeof(struct B)的值却是12

结构体A中包含了4字节长度的int一个,1字节长度的char一个和2字节长度的short型数据一个,B也一样;按理说A,B大小应该都是7字节。
之所以出现上面的结果是因为编译器要对数据成员在空间上进行对齐。上面是按照编译器的默认设置进行对齐的结果,那么我们是不是可以改变编译器的这种默认对齐设置呢,当然可以.例如:
#pragma pack (2) /*指定按2字节对齐*/
struct C
{
        char b;
        int a;
        short c;
};
#pragma pack () /*取消指定对齐,恢复缺省对齐*/
sizeof(struct C)值是8。
修改对齐值为1:
#pragma pack (1) /*指定按1字节对齐*/
struct D
{
        char b;
        int a;
        short c;
};
#pragma pack () /*取消指定对齐,恢复缺省对齐*/
sizeof(struct D)值为7。
后面我们再讲解#pragma pack()的作用.

三.编译器是按照什么样的原则进行对齐的?

先让我们看四个重要的基本概念:

1.数据类型自身的对齐值:
      对于char型数据,其自身对齐值为1,对于short型为2,对于int,float,double类型,其自身对齐值为4,单位字节。
2.结构体或者类的自身对齐值:其成员中自身对齐值最大的那个值。
3.指定对齐值:#pragma pack (value)时的指定对齐值value。
4.数据成员、结构体和类的有效对齐值:自身对齐值和指定对齐值中小的那个值。
有了这些值,我们就可以很方便的来讨论具体数据结构的成员和其自身的对齐方式。有效对齐值N是最终用来决定数据存放地址方式的值,最重要。有效对齐N,就是表示“对齐在N上”,也就是说该数据的"存放起始地址%N=0".而数据结构中的数据变量都是按定义的先后顺序来排放的。第一个数据变量的起始地址就是数据结构的起始地址。结构体的成员变量要对齐排放,结构体本身也要根据自身的有效对齐值圆整(就是结构体成员变量占用总长度需要是对结构体有效对齐值的整数倍,结合下面例子理解)。这样就不能理解上面的几个例子的值了。
例子分析:
分析例子B;
struct B
{
        char b;
        int a;
        short c;
};
假设B从地址空间0x0000开始排放。该例子中没有定义指定对齐值,在笔者环境下,该值默认为4。第一个成员变量b的自身对齐值是1,比指定或者默认指定对齐值4小,所以其有效对齐值为1,所以其存放地址0x0000符合0x0000%1=0.第二个成员变量a,其自身对齐值为4,所以有效对齐值也为4,所以只能存放在起始地址为0x0004到0x0007这四个连续的字节空间中,复核0x0004%4=0,且紧靠第一个变量。第三个变量c,自身对齐值为2,所以有效对齐值也是2,可以存放在0x0008到0x0009这两个字节空间中,符合0x0008%2=0。所以从0x0000到0x0009存放的都是B内容。再看数据结构B的自身对齐值为其变量中最大对齐值(这里是b)所以就是4,所以结构体的有效对齐值也是4。根据结构体圆整的要求,0x0009到0x0000=10字节,(10+2)%4=0。所以0x0000A到0x000B也为结构体B所占用。故B从0x0000到0x000B共有12个字节,sizeof(struct B)=12;其实如果就这一个就来说它已将满足字节对齐了,因为它的起始地址是0,因此肯定是对齐的,之所以在后面补充2个字节,是因为编译器为了实现结构数组的存取效率,试想如果我们定义了一个结构B的数组,那么第一个结构起始地址是0没有问题,但是第二个结构呢?按照数组的定义,数组中所有元素都是紧挨着的,如果我们不把结构的大小补充为4的整数倍,那么下一个结构的起始地址将是0x0000A,这显然不能满足结构的地址对齐了,因此我们要把结构补充成有效对齐大小的整数倍.其实诸如:对于char型数据,其自身对齐值为1,对于short型为2,对于int,float,double类型,其自身对齐值为4,这些已有类型的自身对齐值也是基于数组考虑的,只是因为这些类型的长度已知了,所以他们的自身对齐值也就已知了.
同理,分析上面例子C:
#pragma pack (2) /*指定按2字节对齐*/
struct C
{
        char b;
        int a;
        short c;
};
#pragma pack () /*取消指定对齐,恢复缺省对齐*/
第一个变量b的自身对齐值为1,指定对齐值为2,所以,其有效对齐值为1,假设C从0x0000开始,那么b存放在0x0000,符合0x0000%1=0;第二个变量,自身对齐值为4,指定对齐值为2,所以有效对齐值为2,所以顺序存放在0x0002、0x0003、0x0004、0x0005四个连续字节中,符合0x0002%2=0。第三个变量c的自身对齐值为2,所以有效对齐值为2,顺序存放
在0x0006、0x0007中,符合0x0006%2=0。所以从0x0000到0x00007共八字节存放的是C的变量。又C的自身对齐值为4,所以C的有效对齐值为2。又8%2=0,C只占用0x0000到0x0007的八个字节。所以sizeof(struct C)=8.

四.如何修改编译器的默认对齐值?

1.在VC IDE中,可以这样修改:[Project]|[Settings],c/c++选项卡Category的Code Generation选项的Struct Member Alignment中修改,默认是8字节。
2.在编码时,可以这样动态修改:#pragma pack .注意:是pragma而不是progma.

五.针对字节对齐,我们在编程中如何考虑?
        如果在编程的时候要考虑节约空间的话,那么我们只需要假定结构的首地址是0,然后各个变量按照上面的原则进行排列即可,基本的原则就是把结构中的变量按照类型大小从小到大声明,尽量减少中间的填补空间.还有一种就是为了以空间换取时间的效率,我们显示的进行填补空间进行对齐,比如:有一种使用空间换时间做法是显式的插入reserved成员:
             struct A{
               char a;
               char reserved[3];//使用空间换时间
               int b;
}

reserved成员对我们的程序没有什么意义,它只是起到填补空间以达到字节对齐的目的,当然即使不加这个成员通常编译器也会给我们自动填补对齐,我们自己加上它只是起到显式的提醒作用.

六.字节对齐可能带来的隐患:

代码中关于对齐的隐患,很多是隐式的。比如在强制类型转换的时候。例如:
unsigned int i = 0x12345678;
unsigned char *p=NULL;
unsigned short *p1=NULL;

p=&i;
*p=0x00;
p1=(unsigned short *)(p+1);
*p1=0x0000;
最后两句代码,从奇数边界去访问unsignedshort型变量,显然不符合对齐的规定。
在x86上,类似的操作只会影响效率,但是在MIPS或者sparc上,可能就是一个error,因为它们要求必须字节对齐.

七.如何查找与字节对齐方面的问题:

如果出现对齐或者赋值问题首先查看

  1. 编译器的big little端设置
  2. 看这种体系本身是否支持非对齐访问
  3. 如果支持看设置了对齐与否,如果没有则看访问时需要加某些特殊的修饰来标志其特殊访问操作

举例:

#include <stdio.h>

main()

{

struct A {

    int a;

    char b;

    short c;

};



struct B {

    char b;

    int a;

    short c;

};



#pragma pack (2) /*指定按2字节对齐*/

struct C {

    char b;

    int a;

    short c;

};

#pragma pack () /*取消指定对齐,恢复缺省对齐*/







#pragma pack (1) /*指定按1字节对齐*/

struct D {

    char b;

    int a;

    short c;

};

#pragma pack ()/*取消指定对齐,恢复缺省对齐*/



int s1=sizeof(struct A);

int s2=sizeof(struct B);

int s3=sizeof(struct C);

int s4=sizeof(struct D);

printf("%d\n",s1);

printf("%d\n",s2);

printf("%d\n",s3);

printf("%d\n",s4);

}


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### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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