数据的存储

本文探讨了数组下标访问越界问题及其在Debug和Release版本中的不同表现,强调了内存管理的重要性。同时,介绍了整型家族的字符类型及其在内存中的存储方式,包括补码的概念。此外,还讲解了大小端字节序存储的原理,并提供了检测系统字节序的代码示例。

1、数组下标访问越界问题
 int main ()
{
    int i = 0;
    int arr[10] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};
    for(i = 0; i <= 12; i++)
    {
        arr[i] = 0;
        printf( "hehe" );
     }
     return 0;
}
(1)(DeBug版本下)局部数据在栈区开辟内存,其使用习惯是先使用高地址处的空间,
再使用低地址处的空间;且数组在栈区开辟空间后,是随着下标的增长,
其地址空间是由低到高变化的;如果i与arr之间有适当的空间,(假设为&i=&arr[12])
,则此时数组越界访问时就会覆盖到i,结果会导致死循环的出现。
(2)以上是在程序员视角DeBug版本下会出现的,而在用户Release发布版本下不会出现,
因为Release版本会自动优化程序,从而使得i是由低地址向高地址使用空间,
而数组依然是随下标增长,地址空间由低向高变化,故而数组越界访问时不会覆盖到i。
2、(1)整型家族
    char(unsighed char\signed char)字符的本质是ASCII值,占1个字节
         char是否为signed char还是unsigned char 取决于编译器的实现
    short(短整型占2个字节)
         short == signed short    
    int (整型占4个字节)
         int == signed int
    long (长整型32位下占4个字节,64位下占8个字节)
         long == signed long
    (生活中有些数据是没有负数的,如身高体重等,故而需要unsigned字符类型)
      (2)浮点型家族:只要是表示小数的就可以使用浮点型
          float (精度低,存储的数值范围较小)
          double (精度高,存储的数据范围更大)
3、整型在内存中的存储(补码)
(1)计算机中的整数有三种2进制的表示方法,即原码,反码,补码
其三种方法有符号位和数值位两个部分,符号位0为正,1为负,
数值位为正数时原,反,补是相同的;
为负数时却有所区别,且相互联系;
负数原码是直接通过正负数的形式翻译成二进制即可得到
负数反码是符号位不变,其他位按位取反得到,补码=反码+1
(2)整型数据在内存中存放的实际是补码
原因:一方面可以将符号位和数值域统一处理;另一方面CPU只有加法器
加减法也可统一处理,而且补码和原码的转换运算过程是相同的,不需要额外的硬件。
4、大小端字节序存储
(1)大:把一个数据的高位字节序的内容存放在低地址处,把低位字节序放在高地址处。
(2)小:把一个数据的高位字节序的内容存放在高地址处,把低位字节序放在低地址处。

下面是检测机器是大端存储还是小端存储的代码

int check_sys()
{
	int a = 1;
	return *(char*)&a;
}

int main()
{
	int ret = check_sys();
	if (ret == 1)
		printf("小端\n");
	else
		printf("大端\n");

	return 0;
}

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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