计算结构体大小

news2024/10/1 7:38:20

计算结构体大小

目录

  • 计算结构体大小
    • 一. 结构体内存对齐
      • 1. 简介
      • 2. 嵌套结构体
    • 二. offsetof
    • 三. 内存对齐的意义
    • 四. 修改默认对齐数

一. 结构体内存对齐

以字节(bety)为单位

1. 简介

对于结构体成员在内存里的存储,存在结构体的对齐规则,并不是连续存放的。

例1:对下面程序,你认为结构体s的大小是多少呢?

#include <stdio.h>

struct S1
{
    char a;
    int b;
    char c;
};

int main()
{
    struct S1 s;
    printf("%d\n", sizeof(s));
    return 0;
}
  • 第一个成员存放的位置是该结构体偏移量为0的地址
    在这里插入图片描述

  • 其他成员变量需要根据偏移量存放在其对齐数的整数倍的位置处

vs 下:对齐数 = 编译器默认对齐数(值为8) 与 该成员变量大小的最小值

(Linux下: 对齐数 = 该成员变量的大小)

在这里插入图片描述


  • 结构体总大小是其每个成员对齐数中最大数值的整数倍
    在这里插入图片描述

2. 嵌套结构体

例2: 对下面代码中,结构体s的大小是?

#include <stdio.h>

struct S1
{
    char a;
    int b;
    char c;
};

struct S2
{
    struct S1 s1;
    char c;
};

int main()
{
    struct S2 s;
    printf("%d\n", sizeof(s));
    return 0;
}
  • 包含上述三条规则下,嵌套的结构体对齐到自己最大对齐数的整数倍处,结构体总大小为最大对齐数(包含嵌套结构体成员的对齐数)的整数倍
    在这里插入图片描述

二. offsetof

在这里插入图片描述

  • 该宏可以用于计算结果体成员相对于起始位置的偏移量

示例:
在这里插入图片描述

  • 原码解析

    #define offsetof(s,m) ((size_t)&(((s*)0)->m))
    

将数字0(地址为0x00000000)强转为s*类型的数据,s是结构体,m是其成员,

通过&((s* )0->m)得到成员m处的地址,再转换为size_t类型数据(相当于得到m地址距离结构体起始地址0x00000000的偏移字节数)。


三. 内存对齐的意义

  1. 在不同平台下,不是所有硬件平台都可以取任意地址访问数据,某些平台只能在某些地址处取特点大小的数据。
  2. 此时对于内存对齐后的数据,处理器访问会更加便捷

示例:
在这里插入图片描述

结构体内存对齐为了用空间来换取时间

但是我们可以利用结构体内存对齐规则,更合理的设计成员变量位置,如:让占用空间小的成员放在一起。

四. 修改默认对齐数

在vs(Visual Studio)编译器下存在默认对齐数(8)

如果我们想要修改为其他数值,也是可以的。

使用预处理指令#pragma pack(数字),修改成你想要的结果

示例:
在这里插入图片描述

将默认对齐数调至2后,对于结构体s1:a在偏移量0的空间,b在偏移量2~5的空间,c在偏移量6的空间。从0 ~ 6一共7个字节的空间,不是最大对齐数2的整数倍,所有会再浪费1个字节空间,总大小为8个字节。

通常修改的默认对齐数都是 2 n 2^n 2n , n = ( 0 , 1 , 2... ) n=(0,1,2...) n=(0,1,2...)

s1:a在偏移量0的空间,b在偏移量2~5的空间,c在偏移量6的空间。从0 ~ 6一共7个字节的空间,不是最大对齐数2的整数倍,所有会再浪费1个字节空间,总大小为8个字节。

通常修改的默认对齐数都是 2 n 2^n 2n , n = ( 0 , 1 , 2... ) n=(0,1,2...) n=(0,1,2...)

🦀🦀观看~

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/374733.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

代码随想录算法训练营day44 | 动态规划之完全背包 518. 零钱兑换 II 377. 组合总和 Ⅳ

day44完全背包基础知识问题描述举个栗子518. 零钱兑换 II1.确定dp数组以及下标的含义2.确定递推公式3.dp数组如何初始化4.确定遍历顺序5.举例推导dp数组377. 组合总和 Ⅳ1.确定dp数组以及下标的含义2.确定递推公式3.dp数组如何初始化4.确定遍历顺序5.举例来推导dp数组完全背包基…

安全合规之CVE-2016-2183

文章目录概述分析解决补充信息概述 安全部门脆弱性扫描到如下的风险漏洞要求系统上线必须要修复完毕。 不过我仔细的看了安全部门返回的报告&#xff0c;它是针对Windows Server 2019远程桌面端口进行风险报告…这是刷存在感了吗&#xff1f;哎&#xff0c;没有办法先做调查确…

高压放大器在声波谐振电小天线收发测试系统中的应用

实验名称&#xff1a;高压放大器在声波谐振电小天线收发测试系统中的应用研究方向&#xff1a;信号传输测试目的&#xff1a;声波谐振电小天线颠覆了传统电小天线以电磁波谐振作为理论基础的天线发射和接收模式&#xff0c;它借助声波谐振实现电磁信号的辐射或接收。因为同频的…

Spring Batch 综合案例实战-项目准备

目录 案例需求 分析 项目准备 步骤1&#xff1a;新开spring-batch-example 步骤2&#xff1a;导入依赖 步骤3&#xff1a;配置文件 步骤4&#xff1a;建立employee表与employe_temp表 步骤5&#xff1a;建立基本代码体系-domain-mapper-service-controller-mapper.xml …

YMatrix + PLPython替代Spark实现车联网算法

PySpark算法开发实战 一、PySpark介绍 Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎&#xff0c;PySpark是Spark为Python开发者提供的API。在有非常多可视化和机器学习算法需求的应用场景&#xff0c;使用PySpark比Spark-Scala可以更好地和python中丰富的库配合使用。 使…

监听页面滚动,给页面中的节点添加动态过渡效果

效果示例图 示例代码 <template><div class"animation-wrap"><!-- header-start --><div class"animation-header">头部</div><!-- header-end --><div class"animation-subtitle animation-show">标…

工人搬砖-课后程序(JAVA基础案例教程-黑马程序员编著-第八章-课后作业)

【案例8-4】 工人搬砖 【案例介绍】 1.任务描述 在某个工地&#xff0c;需要把100块砖搬运到二楼&#xff0c;现在有工人张三和李四&#xff0c;张三每次搬运3块砖&#xff0c;每趟需要10分钟&#xff0c;李四每次搬运5块砖&#xff0c;每趟需要12分钟。本案例要求编写程序分…

收集分享一些AI工具第三期(网站篇)

感谢大家对于内容的喜欢&#xff0c;目前已经来到了AI工具分享的最后一期了&#xff0c;目前为止大部分好用的AI工具都已经介绍给大家了&#xff0c;希望大家可以喜欢。 image-to-sound-fx (https://huggingface.co/spaces/fffiloni/image-to-sound-fx) 图片转换为相对应的声音…

【unity3d】unity即时战略游戏开发2 rts engine

A 背景 经过寻找发现有unity3d的[rts engine]&#xff0c;ue4的[template 4]等rts引擎/模板。 没有搜到相关教程&#xff0c;倒是有几个老外的ue从零开发长篇教程。 rts engine有几个试玩视频&#xff0c;尝试找了一下。那就不用虚幻了。 距离[原坤争霸 genshin craft]近了…

【ChatGPT整活大赏】写论文后自动生成视频

ChatGPT国内又火了一把&#xff0c;功能很强大&#xff0c;接下来就带大家感受一下它的强大之处&#xff0c;通过ChatGPT写一篇论文并自动生成视频&#xff0c;增加内容的可读性。 话不多说&#xff0c;先上成果&#xff1a; …

MySQL管理表

在创建表时需要提前了解mysql里面的数据类型 常见的数据类型 创建表 创建表方式1&#xff1a; 格式&#xff1a; CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] 表名( 字段1, 数据类型 [约束条件] [默认值], 字段2, 数据类型 [约束条件] [默认值], 字段3, 数据类型 [约束条件] [默认值], ………

以FGSM算法为例的对抗训练的实现(基于Pytorch)

1. 前言 深度学习虽然发展迅速,但是由于其线性的特性,受到了对抗样本的影响,很容易造成系统功能的失效。 以图像分类为例子&#xff0c;对抗样本很容易使得在测试集上精度很高的模型在对抗样本上的识别精度很低。 对抗样本指的是在合法数据上添加了特定的小的扰动&#xff0c;…

聚类算法(下):10个聚类算法的评价指标

上篇文章我们已经介绍了一些常见的聚类算法&#xff0c;下面我们将要介绍评估聚类算法的指标 1、Rand Index Rand Index&#xff08;兰德指数&#xff09;是一种衡量聚类算法性能的指标。它衡量的是聚类算法将数据点分配到聚类中的准确程度。兰德指数的范围从0到1,1的值表示两…

Python-GEE遥感云大数据分析、管理与可视化技术及多领域案例实践应用

随着航空、航天、近地空间等多个遥感平台的不断发展&#xff0c;近年来遥感技术突飞猛进。由此&#xff0c;遥感数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高&#xff0c;数据量也大幅增长&#xff0c;使其越来越具有大数据特征。对于相关研究而言&#xff0c;遥感大数据的出现为其提…

【阿旭机器学习实战】【37】电影推荐系统---基于矩阵分解

【阿旭机器学习实战】系列文章主要介绍机器学习的各种算法模型及其实战案例&#xff0c;欢迎点赞&#xff0c;关注共同学习交流。 电影推荐系统 目录电影推荐系统1. 问题介绍1.1推荐系统矩阵分解方法介绍1.2 数据集&#xff1a;ml-100k2. 推荐系统实现2.1 定义矩阵分解函数2.2 …

什么牌子的蓝牙耳机便宜好用?四款高品质蓝牙耳机推荐

随着时代的发展&#xff0c;蓝牙耳机的使用频率越来越高&#xff0c;不少人外出时除了带手机外&#xff0c;蓝牙耳机也成为了外出必备的数码产品之一。现在的蓝牙耳机品牌众多&#xff0c;什么牌子的蓝牙耳机便宜好用&#xff1f;下面&#xff0c;我来给大家推荐四款高品质的蓝…

ZigBee组网原理详解

关键词&#xff1a;RFD FFD ZigBee 1. 组网概述 组建一个完整的zigbee网状网络包括两个步骤&#xff1a;网络初始化、节点加入网络。其中节点加入网络又包括两个步骤&#xff1a;通过与协调器连接入网和通过已有父节点入网。 ZigBee网络中的节点主要包含三个&#xff1a;终端…

一文3000字从0到1实现基于Selenium+Python的web自动化测试框架 (建议收藏)

一、什么是Selenium&#xff1f; Selenium是一个基于浏览器的自动化测试工具&#xff0c;它提供了一种跨平台、跨浏览器的端到端的web自动化解决方案。Selenium主要包括三部分&#xff1a;Selenium IDE、Selenium WebDriver 和Selenium Grid。 Selenium IDE&#xff1a;Firefo…

阿里云服务器宝塔phpstudyIIS建站

P1 建站准备工作 1.购买云服务器 &#xff08;新用户登录阿里云有阿里云服务器一个月的试用权限&#xff0c;但是试用期的云服务器有地区限制&#xff08;不可自己选择地区&#xff09;&#xff0c;我的显示的是杭州&#xff0c;内地的服务器进行域名绑定的话&#xff0c;需要…

香港新世代加密资产网红正在崛起

2023年&#xff0c;历经兴衰的加密资产&#xff0c;在元宇宙和NFT的影响下&#xff0c;越来越多人开始关注这个领域。而在香港&#xff0c;不同的人更是成为了加密资产网红&#xff0c;引起加密资产热度的提升。香港加密资产政策促进网红崛起随着加密资产在全球的兴起&#xff…