数据在内存中的存储

目录

一.整数在内存中的存储 

        1.二进制存储

        2.1

        2.2

二.浮点数在内存中的存储

        1.浮点数的存储

        2.存储过程

        3.关于精度丢失的问题


一.整数在内存中的存储 

        1.二进制存储

在计算机中,数据是以二进制的方式存储的,即只用‘1’和‘0’表示原码、反码、补码。

(1)原码

        在数值前面增加了一位符号位(即最高位为符号位),正数该位为0,负数该位为1,其余位表示数值的大小。我们在显示器上看到的数字即为原码。

(2)反码

        对于正数,其反码和原码相同;对于负数,其反码为除符号位外按位取反,如‘-1’的二进制为10000001,那么其反码为11111110.

(3)补码

        对于正数,其补码和原码相同;对于负数,其补码为反码加1,还是以‘-1’为例,其补码为11111111. 

         数据在内存中均以其补码形式存储.

                2.1
int main()
{
	char a = -1;
	signed char b = -1;
	unsigned char c = -1;
	printf("a=%d,b=%d,c=%d", a, b, c);
	return 0;
}

内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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