了解一下,大小端

我们先看一下整形在内存中的存储:

int main()
{
    int a = 20;
    int b = -10;
    system("pause");
    return 0;
}

a变量在内存中的存储:
这里写图片描述
b变量在内存中的存储:
这里写图片描述
从内存监视窗口中,我们得到两个信息:

  1. 对于a 和b 分别存储的是补码
  2. 顺序是倒着存放的

什么是大小端


这里写图片描述
由图可知:

大端字节序存储:数据的低位保存在内存的高地址中,数据的高位,保存在内存的低地址中。
小端字节序存储:数据的低位保存在内存的低地址中,数据的高位保存在内存的高地址中。

设计一个程序判断当前机器的字节序


思路:取出变量的地址的第一位,如果是1,则说明是小端,否则,为大端。

int main()
{
    int a = 1;
    char *p = (char *)&a;
    if (*p == 1)
        printf("小端\n");
    else
        printf("大端\n");
    system("pause");
    return 0;
}

还可以封装为函数:

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");
    system("pause");
    return 0;
}
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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