大小端

大小端

转载出处(http://blog.youkuaiyun.com/lis_12/article/details/52698634)

: 数据在存储器中存放顺序的顺序。

分度值,byte,即byte都是按照正常顺序,但是byte组装成的int时byte的顺序则不同。

大端

较低的有效字节存放在较高的存储器地址中,较高的有效字节存放在较低的存储器地址

小端:

较高的有效字节存放在较高的存储器地址中,较低的有效字节存放在较低的存储器地址

  • 取地址的时候都是取首地址的哦,(和平台无关,目前所知是无关的,一般为地址较小的部分<不知道没有有特殊情况>);
  • 读取的时候也是从首地址开始读的哦,(如有错误请更正)
void fun()
{
    int a[] = {1,2,3,4,5,6,7,8};
    cout<<"start:"<<a<<endl;
    for(int i = 0;i < sizeof(a)/sizeof(int);i++)
        cout<<(a + i)<<"  "<<a[i]<<endl;
}
假设
start: 0x00  sizeof(int) = 4
result:
0x00  1
0x04  2
0x08  3
0x0c  4
0x10  5
0x14  6
0x18  7
0x1c  8

存储32位的整数0x12345678

将其存入以0x00开始的内存,result:
这里写图片描述

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
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