sprintf

C语言学习——sprintf函数详细解释及其用法 sprintf 指的是字符串格式化命令,函数声明为 int sprintf(char *string, char *format [,argument,…]);,主要功能是把格式化的数据写入某个字符串中,即发送格式化输出到 string 所指向的字符串。sprintf 是个变参函数。使用sprintf 对于写入buffer的字符数是没有限制的,这就存在了buffer溢出的可能性。解决这个问题,可以... 阅读详情

sprintf() 格式化输出函数(图形)
功能: 函数sprintf()用来作格式化的输出。
用法: 此函数调用方式为int sprintf(char *string,char *format,arg_list);
说 明: 函数sprintf()的用法和printf()函数一样,只是sprintf()函数给出第一个参数string(一般为字符数组),然后再调用 outtextxy()函数将串里的字符显示在屏幕上。arg_list为参数表,可有不定个数。通常在绘图方式下输出数字时可调用sprintf()函 数将所要输出的格式送到第一个参数,然后显示输出。

函数名: sprintf
功  能: 送格式化输出到字符串中
用  法: int sprintf(char *string, char *farmat [,argument,...]);
程序例:

#include 
#include

int main(void)
{
   char buffer[80];

   sprintf(buffer, "An approximation of Pi is %f\n", M_PI);
   puts(buffer);
   return 0;
}

sprintf的作用是将一个格式化的字符串输出到一个目的字符串中,而printf是将一个格式化的字符串输出到屏幕。sprintf的第一个参数应该是目的字符串,如果不指定这个参数,执行过程中出现     "该程序产生非法操作,即将被关闭...."的提示。
因为C语言在进行字符串操作时不检查字符串的空间是否够大,所以可能会出现数组越界而导致程序崩溃的问题。即使碰巧,程序没有出错,也不要这么用,因为早晚会出错。所以一定要在调用sprintf之前分配足够大的空间给buf。

 

由于sprintf 跟printf 在用法上几乎一样,只是打印的目的地不同而已,前者打印到字符串中,
后者则直接在命令行上输出。这也导致sprintf 比printf 有用得多。所以本文着重介绍sprintf,有时
也穿插着用用pritnf。
sprintf 是个变参函数,定义如下:
int sprintf( char *buffer, const char *format [, argument] ... );
除了前两个参数类型固定外,后面可以接任意多个参数。而它的精华,显然就在第二个参数:
格式化字符串上。
printf 和sprintf 都使用格式化字符串来指定串的格式,在格式串内部使用一些以“%”开头的
格式说明符(format specifications)来占据一个位置,在后边的变参列表中提供相应的变量,最终
函数就会用相应位置的变量来替代那个说明符,产生一个调用者想要的字符串。
格式化数字字符串
sprintf 最常见的应用之一莫过于把整数打印到字符串中,所以,spritnf 在大多数场合可以替代
itoa。如:
//把整数123 打印成一个字符串保存在s 中。
sprintf(s, "%d", 123); //产生"123"
可以指定宽度,不足的左边补空格:
sprintf(s, "%8d%8d", 123, 4567); //产生:" 123 4567"
当然也可以左对齐:
sprintf(s, "%-8d%8d", 123, 4567); //产生:"123 4567"
也可以按照16 进制打印:
sprintf(s, "%8x", 4567); //小写16 进制,宽度占8 个位置,右对齐
sprintf(s, "%-8X", 4568); //大写16 进制,宽度占8 个位置,左对齐

这样,一个整数的16 进制字符串就很容易得到,但我们在打印16 进制内容时,通常想要一
种左边补0 的等宽格式,那该怎么做呢?很简单,在表示宽度的数字前面加个0 就可以了。
sprintf(s, "%08X", 4567); //产生:"000011D7"
上面以”%d”进行的10 进制打印同样也可以使用这种左边补0 的方式。
这里要注意一个符号扩展的问题:比如,假如我们想打印短整数(short)-1 的内存16 进制表
示形式,在Win32 平台上,一个short 型占2 个字节,所以我们自然希望用4 个16 进制数字来打
印它:
short si = -1;
sprintf(s, "%04X", si);
产生“FFFFFFFF”,怎么回事?因为spritnf 是个变参函数,除了前面两个参数之外,后面的
参数都不是类型安全的,函数更没有办法仅仅通过一个“%X”就能得知当初函数调用前参数压栈
时被压进来的到底是个4 字节的整数还是个2 字节的短整数,所以采取了统一4 字节的处理方式,
导致参数压栈时做了符号扩展,扩展成了32 位的整数-1,打印时4 个位置不够了,就把32 位整数
-1 的8 位16 进制都打印出来了。如果你想看si 的本来面目,那么就应该让编译器做0 扩展而不是
符号扩展(扩展时二进制左边补0 而不是补符号位):
sprintf(s, "%04X", (unsigned short)si);
就可以了。或者:
unsigned short si = -1;
sprintf(s, "%04X", si);
sprintf 和printf 还可以按8 进制打印整数字符串,使用”%o”。注意8 进制和16 进制都不会打
印出负数,都是无符号的,实际上也就是变量的内部编码的直接的16 进制或8 进制表示。
控制浮点数打印格式
浮点数的打印和格式控制是sprintf 的又一大常用功能,浮点数使用格式符”%f”控制,默认保
留小数点后6 位数字,比如:
sprintf(s, "%f", 3.1415926); //产生"3.141593"
但有时我们希望自己控制打印的宽度和小数位数,这时就应该使用:”%m.nf”格式,其中m 表
示打印的宽度,n 表示小数点后的位数。比如:
sprintf(s, "%10.3f", 3.1415626); //产生:" 3.142"
sprintf(s, "%-10.3f", 3.1415626); //产生:"3.142 "
sprintf(s, "%.3f", 3.1415626); //不指定总宽度,产生:"3.142"
注意一个问题,你猜
int i = 100;
sprintf(s, "%.2f", i);
会打出什么东东来?“100.00”?对吗?自己试试就知道了,同时也试试下面这个:
sprintf(s, "%.2f", (double)i);
第一个打出来的肯定不是正确结果,原因跟前面提到的一样,参数压栈时调用者并不知道跟i
相对应的格式控制符是个”%f”。而函数执行时函数本身则并不知道当年被压入栈里的是个整数,
于是可怜的保存整数i 的那4 个字节就被不由分说地强行作为浮点数格式来解释了,整个乱套了。
不过,如果有人有兴趣使用手工编码一个浮点数,那么倒可以使用这种方法来检验一下你手
工编排的结果是否正确。?
字符/Ascii 码对照
我们知道,在C/C++语言中,char 也是一种普通的scalable 类型,除了字长之外,它与short,
int,long 这些类型没有本质区别,只不过被大家习惯用来表示字符和字符串而已。(或许当年该把
这个类型叫做“byte”,然后现在就可以根据实际情况,使用byte 或short 来把char 通过typedef 定
义出来,这样更合适些)
于是,使用”%d”或者”%x”打印一个字符,便能得出它的10 进制或16 进制的ASCII 码;反过
来,使用”%c”打印一个整数,便可以看到它所对应的ASCII 字符。以下程序段把所有可见字符的
ASCII 码对照表打印到屏幕上(这里采用printf,注意”#”与”%X”合用时自动为16 进制数增加”0X”
前缀):
for(int i = 32; i < 127; i++) {
printf("[ %c ]: %3d 0x%#04X\n", i, i, i);
}
连接字符串
sprintf 的格式控制串中既然可以插入各种东西,并最终把它们“连成一串”,自然也就能够连
接字符串,从而在许多场合可以替代strcat,但sprintf 能够一次连接多个字符串(自然也可以同时
在它们中间插入别的内容,总之非常灵活)。比如:
char* who = "I";
char* whom = "优快云";
sprintf(s, "%s love %s.", who, whom); //产生:"I love 优快云. "
strcat 只能连接字符串(一段以’\0’结尾的字符数组或叫做字符缓冲,null-terminated-string),
但有时我们有两段字符缓冲区,他们并不是以’\0’结尾。比如许多从第三方库函数中返回的字符数
组,从硬件或者网络传输中读进来的字符流,它们未必每一段字符序列后面都有个相应的’\0’来结
尾。如果直接连接,不管是sprintf 还是strcat 肯定会导致非法内存操作,而strncat 也至少要求第
一个参数是个null-terminated-string,那该怎么办呢?我们自然会想起前面介绍打印整数和浮点数
时可以指定宽度,字符串也一样的。比如:
char a1[] = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'};
char a2[] = {'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N'};
如果:
sprintf(s, "%s%s", a1, a2); //Don't do that!
十有八九要出问题了。是否可以改成:
sprintf(s, "%7s%7s", a1, a2);
也没好到哪儿去,正确的应该是:
sprintf(s, "%.7s%.7s", a1, a2);//产生:"ABCDEFGHIJKLMN"
这可以类比打印浮点数的”%m.nf”,在”%m.ns”中,m 表示占用宽度(字符串长度不足时补空
格,超出了则按照实际宽度打印),n 才表示从相应的字符串中最多取用的字符数。通常在打印字
符串时m 没什么大用,还是点号后面的n 用的多。自然,也可以前后都只取部分字符:
sprintf(s, "%.6s%.5s", a1, a2);//产生:"ABCDEFHIJKL"
在许多时候,我们或许还希望这些格式控制符中用以指定长度信息的数字是动态的,而不是
静态指定的,因为许多时候,程序要到运行时才会清楚到底需要取字符数组中的几个字符,这种
动态的宽度/精度设置功能在sprintf 的实现中也被考虑到了,sprintf 采用”*”来占用一个本来需要一
个指定宽度或精度的常数数字的位置,同样,而实际的宽度或精度就可以和其它被打印的变量一
样被提供出来,于是,上面的例子可以变成:
sprintf(s, "%.*s%.*s", 7, a1, 7, a2);
或者:
sprintf(s, "%.*s%.*s", sizeof(a1), a1, sizeof(a2), a2);
实际上,前面介绍的打印字符、整数、浮点数等都可以动态指定那些常量值,比如:
sprintf(s, "%-*d", 4, 'A'); //产生"65 "
sprintf(s, "%#0*X", 8, 128); //产生"0X000080","#"产生0X
sprintf(s, "%*.*f", 10, 2, 3.1415926); //产生" 3.14"
打印地址信息
有时调试程序时,我们可能想查看某些变量或者成员的地址,由于地址或者指针也不过是个32 位的数,你完全可以使用打印无符号整数的”%u”把他们打印出来:
sprintf(s, "%u", &i);
不过通常人们还是喜欢使用16 进制而不是10 进制来显示一个地址:
sprintf(s, "%08X", &i);
然而,这些都是间接的方法,对于地址打印,sprintf 提供了专门的”%p”:
sprintf(s, "%p", &i);
我觉得它实际上就相当于:
sprintf(s, "%0*x", 2 * sizeof(void *), &i);
利用sprintf 的返回值
较少有人注意printf/sprintf 函数的返回值,但有时它却是有用的,spritnf 返回了本次函数调用
最终打印到字符缓冲区中的字符数目。也就是说每当一次sprinf 调用结束以后,你无须再调用一次
strlen 便已经知道了结果字符串的长度。如:
int len = sprintf(s, "%d", i);
对于正整数来说,len 便等于整数i 的10 进制位数。
下面的是个完整的例子,产生10 个[0, 100)之间的随机数,并将他们打印到一个字符数组s 中,
以逗号分隔开。
#include 
#include 
#include 
int main() {
srand(time(0));
char s[64];
int offset = 0;
for(int i = 0; i < 10; i++) {
offset += sprintf(s + offset, "%d,", rand() % 100);
}
s[offset - 1] = '\n';//将最后一个逗号换成换行符。
printf(s);
return 0;
}
设想当你从数据库中取出一条记录,然后希望把他们的各个字段按照某种规则连接成一个字
符串时,就可以使用这种方法,从理论上讲,他应该比不断的strcat 效率高,因为strcat 每次调用
都需要先找到最后的那个’\0’的位置,而在上面给出的例子中,我们每次都利用sprintf 返回值把这
个位置直接记下来了。
使用sprintf 的常见问题
sprintf 是个变参函数,使用时经常出问题,而且只要出问题通常就是能导致程序崩溃的内存访
问错误,但好在由sprintf 误用导致的问题虽然严重,却很容易找出,无非就是那么几种情况,通
常用眼睛再把出错的代码多看几眼就看出来了。
?? 缓冲区溢出
第一个参数的长度太短了,没的说,给个大点的地方吧。当然也可能是后面的参数的问
题,建议变参对应一定要细心,而打印字符串时,尽量使用”%.ns”的形式指定最大字符数。
?? 忘记了第一个参数
低级得不能再低级问题,用printf 用得太惯了。//偶就常犯。:。(
?? 变参对应出问题
通常是忘记了提供对应某个格式符的变参,导致以后的参数统统错位,检查检查吧。尤
其是对应”*”的那些参数,都提供了吗?不要把一个整数对应一个”%s”,编译器会觉得你
欺她太甚了(编译器是obj 和exe 的妈妈,应该是个女的,:P)。
strftime
sprnitf 还有个不错的表妹:strftime,专门用于格式化时间字符串的,用法跟她表哥很像,也
是一大堆格式控制符,只是毕竟小姑娘家心细,她还要调用者指定缓冲区的最大长度,可能是为
了在出现问题时可以推卸责任吧。这里举个例子:
time_t t = time(0);
//产生"YYYY-MM-DD hh:mm:ss"格式的字符串。
char s[32];
strftime(s, sizeof(s), "%Y-%m-%d %H:%M:%S", localtime(&t));
sprintf 在MFC 中也能找到他的知音:CString::Format,strftime 在MFC 中自然也有她的同道:
CTime::Format,这一对由于从面向对象哪里得到了赞助,用以写出的代码更觉优雅。
后记
本文介绍的所有这些功能,在MSDN 中都可以很容易地查到,笔者只是根据自己的使用经验,
结合一些例子,把一些常用的,有用的,而可能为许多初学者所不知的用法介绍了一点,希望大
家不要笑话,也希望大家批评指正。
有人认为这种带变参的函数会引起各种问题,因而不提倡使用。但笔者本人每每还是抵挡不
了它们强大功能的诱惑,在实际工作中一直在使用。实际上,C#.NET 从开始就支持变参,刚发布
不久的Java5.0 也支持变参了。
感谢ericzhangali(另一个空间)仔细审阅了全稿,纠正了很多小错误,并提出了一些建议。
也感谢laomai(老迈)阅读了全稿并给出了增删一些内容的建议。

C语言中sprintf()函数的用法 printf 和sprintf都使用格式化字符串来指定串的格式,在格式串内部使用一些以”%”开头的格式说明符来占据一个位置,在后边的变参列表中提供相应的变量,最终函数就会用相应位置的变量来替代那个说明符,产生一个调用者想要的字符串。注意8进制和16进制都不会打印出负数,都是无符号的,实际上也就是变量的内部编码的直接用16进制或8进制表示。9、sprintf的返回值是字符数组中字符的个数,即字符串的长度,不用在调用strlen(str)求字符串的长度。 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

sprintf的使用

这几天总遇到sprintf,下面自己来小小地总结下~ srpintf()函数的功能非常强大:效率比一些字符串操作函数要高;而且更具灵活性;可以将想要的结果输出到指定的字符串中,也可作为缓冲区,而printf只能输出到命令行上~ 头文件:stdio.h 函数功能:格式化字符串,将格式化的数据写入字符串中。 函数原型:int sprintf(char *buffer, const char *format, [argument]…) 参数: (1)buffer:是char类型的指针,指向写入的字符串指针; (2

weixin_46048542的博客 3938

C 字符串函数 sprintf()、snprintf() 详解_sprintf和snprintf

产生 “FFFFFFFF”,怎么回事?因为 spritnf 是个变参函数,除了前面两个参数之外,后面的参数都不是类型安全的,函数更没有办法仅仅通过一个“%X”就能得知当初函数调用前参数压栈时 被压进来的到底是个4字节的整数还是个2字节的短整数,所以采取了统一4字节的处理方式,导致参数压栈时做了符号扩展,扩展成了32位的整数-1,打印时 4个位置不够了,就把32位整数-1的8位16进制都打印出来了。就可以了。si = -1;

2401_87555493的博客 2776
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jidonghui
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