C语言的数据类型和变量

本文详细介绍了C/C++编程中的数据类型(有符号、无符号、内置、自定义),包括数组、结构体、枚举和联合体。讲解了sizeof操作符用于测量数据类型长度,以及变量的创建、分类和内存区域(栈、堆、静态区)。还讨论了全局变量、局部变量和栈帧的概念。

1.0数据类型

1.0.0数据类型分类

【signed 有符号 有正负   unsigned 无符号 只有0和正整数】

ps  int = signed int

      char 默认由系统决定 signed char -取值范围:  -128-127   

                                        unsigned char - 取值范围: 0-255

      

1.0.1内置类型(直接可以使用、自带)

(1)字符型( ' '  char )

(2)整型(描述整数 int  默认signed

short [ int ] 短整型

int 整型

long [ int ] 长整型

long long [ int ] 长长整型

(3)浮点型(小数)

float 单精度浮点型

double 双精度浮点型

long double

(4)布尔类型(描述真和假  (bool)   _Bool=true/false)

头文件  <stdbool.h>

1.0.2自定义数据类型

1.数组
2.结构体-struct
3.枚举-enum
4.联合体-union

1.0.1测量数据类型长度

1.计算机中常见单位

1024 = 2^10

bit -比特位 - 1个比特位存储一个二进制位(0/1)

Byte -字节- 1个Byte= 8个bit

KB - 1KB =1024 Byte

MB - 1MB =1024 KB

GB - 1GB = 1024 MB

TB - 1TB =1024 GB

 PB - 1PB = 1024 TB

······

2.常见数据类型所占存储空间

数据类型 \ 不同编译器16位编译器32位编译器64位编译器
char1 Byte
char*2 Byte4 Byte8 Byte
short int2 Byte
int2 Byte4 Byte
unsigned int2 Byte4 Byte
float4 Byte
double8 Byte
long4 Byte8 Byte
long long8 Byte
unsigned long4 Byte8 Byte
..............

3.sizeof操作符

sizeof(类型) /   sizeof 变量

ps:sizeof 里表达式不运算 == 此表达式不会影响程序结果

单位:字节

返回值:无符号数字

sizeof计算结果:size_t类型  - 只规定为无符号整数 无具体类型

2.0变量

2.0.0变量的创建

1.格式: 数据类型 变量名称

2.变量名称:变量名有意义 且只能是由字母 数字 下划线组成 不能数字开头

3.ppppps: 变量只是在该作用范围内使用

ppppps:变量切记要初始化!

int main()
{
int a=0;
char b='\0';
float c=0;
return 0;
}

2.0.1变量的分类

推测下列代码运行结果


#define PI 3.14
#define str "圆周率为"
int main()
{
	int a = 2;
	{
		int a = 3;
		printf("a1=%d\n", a);
		printf("%s %f\n",str,PI);
	}
	printf("a2=%d\n", a);
	return 0;
}

运行结果

1.全局变量:在{ }外定义  整个工程中都可以使用

2.局部变量:在{ }内定义

pppppps  :  局部变量与全局变量名称相同时 局部优先

eg. 上述代码中的 变量a 

3.内存分类

(1)栈区 :局部变量 形式参数 函数栈帧空间

(2)堆区 :动态内存管理 ( malloc  calloc realloc free)

(3)静态区:全局变量 静态变量

名 词 解 释

栈 :

是一种数据结构 只能在一端进行插入和删除操作 (按先进后出的原则存储数据)

压 栈 (push):在栈中存放数据从低到高     我理解为函数递归中的递推过程

  高地址

出 栈 (pop):拿出栈中的数据       我理解为函数递归中的回归过程

栈 帧

1.每个未运行完的函数都有一个对应的栈帧

2.栈帧保存了函数的返回地址和局部变量

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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