第五十天学习记录:C语言进阶:位段

news2024/11/25 6:38:23

位段

什么是位段
位段的声明和结构是类似的,有两个不同:
1、位段的成员可以是int,unsigned int或signed int。
2、位段的成员名后边有一个冒号和一个数字。

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1

#include <stdio.h>

//位段-二进制位
struct A
{
	int _a : 2;
	int _b : 5;
	int _c : 10;
	int _d : 30;
};

int main()
{
	struct A s;
	printf("%d\n", sizeof(s));
	return 0;
}

输出:8

位段的内存分配

1、位段的成员可以是int,unsigned int,signed int或者是char(属于整型家族)类型。
2、位段的空间上是按照需要以4个字节(int)或者1个字节(char)的方式来开辟的。
3、位段涉及很多不确定因素,位段是不跨平台的,注重可移植的程序应该避免使用位段。

在这里插入图片描述

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1

#include <stdio.h>

struct S
{
	char a : 3;
	char b : 4;
	char c : 5;
	char d : 4;
};

int main()
{
	struct S s = {0};
	s.a = 10;
	s.b = 12;
	s.c = 3;
	s.d = 4;
	return 0;
}

在这里插入图片描述

位段的跨平台问题

1、 int位段被当成有符号数还是无符号数是不确定的。
2、位段中最大位的数目不能确定。(16位机器最大16,32位机器最大32,写成27,在16位机器会出问题。)
3、位段中的成员在内存中从左向右分配还是从右向左分配标准尚未定义。
4、当一个结构包含两个位段,第二个位段成员比较大时,无法容纳于第一个位段剩余的位时,是舍弃剩余的位还是利用,这是不确定的。

位段的应用

在这里插入图片描述
问:既然位段的跨平台性不好,那为什么网络还要用呢?
ChatAI答:
尽管位段的跨平台性不如逐位存储的格式那么良好,但它有很多优点,因此仍然被广泛应用于网络中。

首先,与逐位存储相比,位段可以显著减少传输数据的数量,因为它仅传输需要的字段。在大规模数据传输和网络带宽有限的情况下,这可以有效减少传输延迟和网络拥塞现象。

其次,位段可以在不同的处理器之间共享数据结构,因为不同处理器的位字段使用方式可以相同。这种共享方式可以节省内存和降低复杂性,并使不同的系统之间更容易互联。

最后,位段可以提高编程的可读性,因为它可以清晰地表示数据结构中的各个字段,从而使程序代码更易于理解和维护。

因此,尽管位段的跨平台性不如逐位存储的格式那么好,但出于以上的原因,位段仍被广泛应用于网络中。

问:如果用位段进行网络传输,是不是我们在网页上看到的图片,甚至是高清蓝光视频都是通过这种传输方式进行的?

ChatAI答:
不完全是这样。虽然位段在网络传输中有一定的应用,但它主要用于传输网络报文中的控制信息,例如IP包头中的各种标志位等。而对于像图片和视频这样的多媒体数据,它们一般使用复杂的压缩算法来进行编码和压缩,以减小数据量,然后再通过网络传输。在互联网传输中,例如HTTP等协议,常用的传输方式是二进制和文本格式,比如JPEG、PNG、MP4等文件格式,而非位段形式。所以我们在网页上看到的图片和视频,大多还是通过文件方式进行传输的。

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/564672.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

用脚本采集ChatGPT免翻免费镜像

新建了一个网站 ChatGPT人工智能中文站 - ChatGPT人工智能中文站 每天给大家更新可用的国内可用chatGPT免费镜像站 昨天发布了一个教程 本地安装 ChatGPT&#xff01;无需API、 免翻墙、完全免费使用纯正OpenAI的全部功能&#xff01; 支持 Windows、 Mac、NAS、Linux系统 …

led钨丝灯项目笔记

基于ESP-12E的LED钨丝灯作品 原理图&#xff1a; PCB&#xff1a; 嘉立创上面有些封装没有&#xff0c;需要自己画 画完这两个&#xff0c;此时它们还没有相关联&#xff0c;需要将它们关联起来 在封装管理器中将它们关联起来 在这里面就可以找到自己画的封装 如&#xff1a;…

MySQL数据库从入门到精通学习第5天(创建数据表,查看,修改表结构,删除表)

创建数据表&#xff0c;查看&#xff0c;修改表结构 创建数据表查看表结构修改表结构删除表 创建数据表 在对MySQL数据表进行操作之前我们需要创建数据库&#xff0c;并使用USE语句选择数据库。 创建数据库使用CREATE TABLE语句&#xff1a; 语法&#xff1a;CREATE [TEMPOR…

机试打卡 -06 异位词分组(哈希表)

最容易想到的是利用 ord( ) 函数&#xff0c;按照字母计数的特征归类&#xff0c;代码如下&#xff1a; class Solution:def groupAnagrams(self, strs: List[str]) -> List[List[str]]:ans_list[]# 哈希表 {word_count:ans_list中的索引}word_count_dictdict()# 遍历strfo…

NR RLC(三) TM and UM mode

欢迎关注同名微信公众号“modem协议笔记”。 实网下VOLTE通话时常会出现通话无声或者断续的情况&#xff0c;通常的做法是通过检查MO/MT UL发送和DL接收&#xff0c;进一步排查问题原因&#xff0c;modem就避免不了要查看RLC的收发情况&#xff0c;而voice配置一般都是RLC UM …

【Linux系统编程(文件编程)】之读、写文件、文件光标移动

文章目录 一、文件写入二、文件读取三、文件光标移动使用 lseek() 计算文件大小 一、文件写入 write() writes up to count bytes from the buffer starting at buf to the file referred to by the file descriptor fd.write() write() 函数&#xff0c;将从buf缓冲区开始&…

开发实例:Spring Boot、MyBatis和Layui打造增删改查项目

目录导航 1. 技术栈介绍1.1 Springboot1.2 MyBatis1.3 Layui 2. 开发环境2.1 前端示例代码2.2 后端示例代码2.3 数据库建表语句 3. 项目截图4. 运行截图4.1 查询界面4.2 新增界面4.3 修改界面4.4 删除界面 5. 小结6. 完整代码下载 通过学习这个实例项目&#xff0c;我们将积累点…

[HarekazeCTF2019]baby_rop2

小白垃圾笔记&#xff0c;不建议阅读。 这道题学到了两个思想吧&#xff1a; 1.一个是有的函数泄露libc打印不写出来。 2.另一个是printf函数的利用吧。 3.栈对齐好像是只有system有。 分析下题目吧&#xff1a; 64位 绕过nx 本来以为第10行&#xff0c;有坑呢。结果好像是…

简单三招教你音频怎么翻译

随着世界全球化的加速发展和文化交流的增多&#xff0c;音频翻译这项技术变得越来越重要。在国际商务和学术会议中&#xff0c;语言的沟通至关重要。不同国家或地区的参与者会用不同的语言进行交流&#xff0c;这时候&#xff0c;使用音频翻译就可以帮助他们更好地沟通&#xf…

2023年最强测试工程师Linux面试题及答案

前言&#xff1a; 大家好&#xff0c;前段时间有很多朋友给我私信留言&#xff1a;在面试软件测试工作时&#xff0c;部分的liunx的问题答不上来&#xff0c;于是雷叔快马加鞭&#xff0c;连夜给大家整理了一份关于linux的面试题&#xff0c;请看好了。 正文&#xff1a; 1.三…

算法分析基础

问题&#xff1a;如何比较不同算法的性能&#xff1f; 分析算法的运行时间 算法分析的原则 归纳基本操作 如:运算、赋值、比较 统一机器性能 假设基本操作代价均为1 统一机器性能后&#xff0c;算法运行时间依赖于问题输入规模与实例 相同输入规模&#xff0c…

python神经网络实现手写数字识别实验

手写数字识别实验是机器学习中最常见的一个示例&#xff0c;可以有很多种办法实现&#xff0c;最基础的其实就是利用knn算法&#xff0c;根据数字图片对应矩阵与经过训练的数字进行距离计算&#xff0c;最后这个距离最短&#xff0c;那么就认为它是哪个数字。 这里直接通过神经…

项目的延伸

目录 推送模块 1.表 1.1 表字段 1.2 字段类型 1.3 索引 1.4 关联查询 2.参数的含义 3.以技术流的维度讲业务逻辑 4.redis 4.1基础知识 5.设计模式 5.1策略模式 5.2工厂模式 6.遇到的问题 6.1稳定性 7.锁 即时通讯模块 1.表 1.1 表字段 1.2 字段类型 1.3 索…

关于队头阻塞的一些笔记

一、队头阻塞&#xff08;Head-of-Line Blocking&#xff0c;HOL&#xff09; 看到队头&#xff0c;联想到了数据结构课程中学到的队列&#xff0c;队列的一个特点就是FIFO&#xff08;First In First Out&#xff09;&#xff0c;即先进入队列的数据先出队列。所以&#xff0…

【Linux高级 I/O(6)】存储映射 I/O进阶应用(附代码示例)

mprotect()函数 使用系统调用 mprotect()可以更改一个现有映射区的保护要求&#xff0c;其函数原型如下所示&#xff1a; #include <sys/mman.h>int mprotect(void *addr, size_t len, int prot);参数 prot 的取值与 mmap()函数的 prot 参数的一样&#xff0c;m…

Pycharm 配置jupyter notebook 且Windos 安装vim编辑器

请记住要想让你的python成功安装jupyter notebook &#xff0c;你的python最好使用p大于等于python3.7 最好不要在python2大版本中安装jupyternotebook 这个会报错&#xff0c;需要你改一些配置文件&#xff0c;除非你想挑战一下自己&#xff0c;不过后面我会尝试在python2大版…

NeRF-VAE:将场景看作一个分布【ICML‘2021】

文章目录 GQN网络介绍Amortized InferenceNeRF-VAE GQN网络介绍 论文标题&#xff1a;Neural scene representation and rendering 作者&#xff1a;S. M. Ali Eslami, Danilo Jimenez Rezende, et al. 期刊&#xff1a;Science 发表时间&#xff1a;2018/06/15 该文章提出…

单视觉L2市场「鲶鱼」来了,掀起数据反哺高阶新打法

作者 | 张祥威编辑 | 德新 智驾方案的降本行动仍在推进。 早年&#xff0c;单视觉L2市场的玩家以Mobileye、博世为主&#xff0c;后来国内智驾公司加入&#xff0c;共同推动 1V、1R1V、nR1V等不同的方案兴起&#xff0c;L2近乎成为车辆的必备功能。 当下&#xff0c;在行业降低…

认识linux文件系统/文件夹名字解释

linux系统因为其高效、直接的底层操作而被很多代码开发者使用&#xff0c;谈及linux&#xff0c;大家普遍的印象就是黑乎乎的终端命令行&#xff0c;后来基于linux系统开发出来的具有可视化桌面的ubuntu版本&#xff0c;让大家的使用体验兼顾了windows系统的直观性可linux系统代…

YOLOV5使用(一): docker跑通,详解TensorRT下plugin的onnx

yolov5的工程使用(以人员检测为案例) 使用ubuntu为案例 docker run --gpus all -it -p 6007:6006 -p 8889:8888 --name my_torch -v $(pwd):/app easonbob/my_torch1-pytorch:22.03-py3-yolov5-6.0使用端口映射功能也就是说打开jupyter lab的指令是 http://localhost:8889/l…