如何判断big-endian还是little-endian?

本文通过一个C语言联合体实例,展示了如何利用联合体特性来理解不同CPU架构下的字节序。通过具体代码演示了little-endian架构下,初始化联合体变量并观察其在内存中的布局。

结合这一篇http://blog.youkuaiyun.com/linygood/article/details/6872926中提到的关于CPU内型的判断,以及自己看到的一个联合体实例分析一下

#include <stdio.h>
int main()
{      
union{                                                      
     int i;      
     struct{                                           
        char first;      
        char second;      
      }half;      
 }number;      
number.i=0x4241;       
printf("%c%c\n", number.half.first,   number.half.second);      
number.half.first='a';                        
number.half.second='b';      
printf("%x\n", number.i);      
}


这里需要对union的存储方式和CPU字节序要有所了解。numbe.i=0x4241,对于little-endian实际在内存中存储方式为:

低地址:  0x4241

高地址: 0x0000

而union的所有成员都是从低地址开始存放。因此number.half.first=0x41, number.half.second=0x42,所以输出:AB

而number.half.first='a'; number.half.second='b';之后内存如下:

低地址: 0x6261

高地址: 0x0000

所以number.i=0x0000 6261

输出:6261

 

 

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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