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1、字序 big-endian：内存中先放置高位字节，然后再放低位字节 —— PowerPC（MAC OS）和Sparc处理器 little-endian：相反 —— x86（intel）windows 操作系统 2、g++编译器支持动态stack数组 // test.cpp int i = 4; char myStackArray[i]; // not a standard l

先开门见山，直接给结论：switch语句比显示类型转换要快，至于快多少，在500000（50W）次下200us 以下代码运行平台：windows7，x86(32位)，2G内存，双核，CPU频率：3GHz，IDE：VS2010 有个疑问是：我的电脑是3GHz，为什么用QueryPerformanceFrequency，得出的是：2922451，应该是2922451000才对吧？ 大家有什么意见

先开门见山，直接给结论： 结论一：【位运算】比【取模运算】要快，至于快多少，详见以下程序注释 结论二：内置原始数组int[ ]在存储速度方面快至少一个数量级 代码运行平台：windows7，x86(32位)，2G内存，双核，CPU频率：3GHz，IDE：VS2010 说明：测试数字带【*】的，是此次测试的例外情况；但综合看：结论依然是——【位运算】比【取模运算】要快

当我们拥有多个互相依赖的数据元素时，会出现一种不那么显而易见的不规范数据。让我么看一个表示线段的类： class Line { public: private: Point start; Point stop; double length; }; 这里有重复。长度是由起点和终点决定的：改变其中一个，长度就会变化。最好是让长度成为计算字段（方法）： class Line

There are basically two error handling strategies: Look Before You Leap (LBYL) It's Easier to Ask Forgiveness than Permission (EAFP) Consider these two snippets（小段代码，Python）: # Look be

#define A(x) T_##x 将 T_ 和 x 拼接 A(test) -> T_test #define B(x) #@x 给 x 加单引号 B(x) -> 'x' #define C(x) #x 给 x 加双引号 C(test) -> "test"