当前位置: 首页 > news >正文

你是真的“C”——【经典面试知识点】数据在内存中的大小端存储方式

你是真的“C”——【经典面试知识点】数据在内存中的大小端存储方式😎

  • 前言🙌
  • 大小端介绍🙌
    • 什么大端小端呢?:
      • 大小端存储的标准定义:
      • 大端和小端存在的意义
  • 经典的面试题目🙌
  • 总结撒花💞

  追梦之旅,你我同行

   
😎博客昵称:博客小梦
😊最喜欢的座右铭:全神贯注的上吧!!!
😊作者简介:一名热爱C/C++,算法等技术、喜爱运动、热爱K歌、敢于追梦的小博主!

😘博主小留言:哈喽!😄各位CSDN的uu们,我是你的博客好友小梦,希望我的文章可以给您带来一定的帮助,话不多说,文章推上!欢迎大家在评论区唠嗑指正,觉得好的话别忘了一键三连哦!😘
在这里插入图片描述

前言🙌

    哈喽各位友友们😊,我今天又学到了很多有趣的知识现在迫不及待的想和大家分享一下!😘我仅已此文,和大家分享【经典面试知识点】数据在内存中的大小端存储方式~ 接下来都是精华内容,可不要错过哟!!!😍😍😍

大小端介绍🙌

什么大端小端呢?:

大小端存储的标准定义:

大端(存储)模式是指数据的低位字节的数据保存在内存的高地址中,而数据的高位字节的数据保存在内存的低地址中“;
小端(存储)模式是指数据的低位字节数据保存在内存的低地址中,而数据的高位字节数据保存在内存的高地址中

大端和小端存在的意义

为什么会有大小端模式之分呢?

  1. 这是因为在计算机系统中,是以字节为单位的,每个地址单元都对应着一个字节,一个字节为8 bit。但是在C语言中除了8 bit的char之外,还有16 bit的short型,32 bit的long型(要看具体的编译器),另外,对于位数大于8位的处理器,例如16位或者32位的处理器,由于寄存器宽度大于一个字节,那么必然存在着一个如何将多个字节安排的问题。因此就导致了大端存储模式和小端存储模式
  2. 我们常用的 X86 结构是小端模式,而 KEIL C51 则为大端模式。很多的ARM,DSP都为小端模式。有些ARM处理器还可以由硬件来选择是大端模式还是小端模式

经典的面试题目🙌

题目:请简述大端字节序和小端字节序的概念,设计一个小程序来判断当前机器的字节序。

  • 简述大端字节序和小端字节序的概念:
    1 . 大端字节序:把一个数据的低位字节中的数据,存放到内存的高地址处;高位字节中的数据,存放到内存的低地址处。
    2 .小端字节序:把一个数据的低位字节中的数据,存放到内存的低地址处;高位字节中的数据,存放到内存的高地址处。

在这里插入图片描述
如上图所示,我们可以通过1,来判断其低字节的数据。如果为1,则是小端存储;为0,则为大段存储。

小程序设计代码:

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1#include<stdio.h>
int check_sys()
{int a = 1;char* p = (char*)&a;if (*p == 1)return 1;//小端elsereturn 0;//大端
}int main()
{if (check_sys() == 1)printf("小端字节序存储方式\n");elseprintf("大端字节序存储方式\n");return 0;
}

该程序代码可不可以再进行一个优化呢?其实是可以的。下面是优化的程序代码:

#include<stdio.h>
int check_sys()
{int a = 1;return *((char*)&a);
}int main()
{if (check_sys() == 1)printf("小端字节序存储方式\n");elseprintf("大端字节序存储方式\n");return 0;
}

总结撒花💞

   本篇文章旨在分享【经典面试知识点】数据在内存中的大小端存储方式的相关知识点。希望大家通过阅读此文有所收获!😘如果我写的有什么不好之处,请在文章下方给出你宝贵的意见😊。如果觉得我写的好的话请点个赞赞和关注哦~😘😘😘

相关文章:

你是真的“C”——【经典面试知识点】数据在内存中的大小端存储方式

你是真的“C”——【经典面试知识点】数据在内存中的大小端存储方式&#x1f60e;前言&#x1f64c;大小端介绍&#x1f64c;什么大端小端呢&#xff1f;&#xff1a;大小端存储的标准定义&#xff1a;大端和小端存在的意义经典的面试题目&#x1f64c;总结撒花&#x1f49e;&a…...

从零开始的数模(二十六)单因素方差分析

目录 一、概念 1.1相关概念 1.2用途 1.3数据要求&#xff1a;独立性/正态性/方差齐性 1.4步骤 ​编辑1.5专业名词 二、基于python的单因素方差分析 2.2单因素方差分析的作用 一、概念 1.1相关概念 单因素方差分析是一种常用的统计分析方法&#xff0c;它用于比较一个因…...

C++变量类型

目录 一、c中的变量定义 二、c中的变量声明 三、c中的左值和右值 一、c中的变量定义 变量定义就是告诉编译器在何处创建变量的存储&#xff0c;以及如何创建变量的存储。 变量定义指定一个数据类型&#xff0c;并包含了该类型的一个或多个变量的列表&#xff0c;如下所示&…...

win10 安装 vs2015(社区版本)以及opencv-4.5.5

一、下载vs2015以及opencv-4.5.5从https://msdn.itellyou.cn/ 网站下载vs2015&#xff08;社区版本&#xff09;从https://opencv.org/releases/网站下载opencv-4.5.5二、安装vs2015和opencv-4.5.5解压后双击exe安装文件&#xff0c;完成安装&#xff08;默认&#xff09;双击下…...

867. 转置矩阵

给你一个二维整数数组 matrix&#xff0c; 返回 matrix 的 转置矩阵 。矩阵的 转置 是指将矩阵的主对角线翻转&#xff0c;交换矩阵的行索引与列索引。示例 1&#xff1a;输入&#xff1a;matrix [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]输出&#xff1a;[[1,4,7],[2,5,8],[3,6,9]]示例 2&a…...

Datawahle组队学习——妙趣横生大数据 Day1

妙趣横生大数据 Day1[妙趣横生大数据 Juicy Big Data](https://datawhalechina.github.io/juicy-bigdata/#/?id妙趣横生大数据-juicy-big-data)一、大数据概述大数据——第三次信息化浪潮大数据概念大数据应用大数据关键技术二、Hadoop背景介绍特性项目架构实验1. 准备工作2. …...

网友眼中越老越吃香的行业,果然是风向变了!

越老越吃香的行业&#xff0c;一直都是被热议的话题。对于年轻人来说&#xff0c;找到一个适合自己的并且具有前景的工作&#xff0c;不是一件容易的事情。 最近&#xff0c;看到有人在平台上问相关的问题&#xff0c;本着认真看一看的态度点进去&#xff0c;却差点被热评第一…...

为什么时间序列预测这么难?本文将给你答案

机器学习和深度学习已越来越多应用在时序预测中。ARIMA 或指数平滑等经典预测方法正在被 XGBoost、高斯过程或深度学习等机器学习回归算法所取代。 尽管时序模型越来越复杂&#xff0c;但人们对时序模型的性能表示怀疑。有研究表明&#xff0c;复杂的时序模型并不一定会比时序…...

STC15系列单片机通过串口多字节数据读写EEPROM操作

STC15系列单片机通过串口多字节数据读写EEPROM操作&#x1f4cc;相关篇《STC15系列单片机EEPROM读写示例》 ⛳手册勘误信息注意事项 ⚡在手册上面描述STC15F2K60S2及STC15L2K60S2系列单片机内部EEPROM还可以用MOVC指令读&#xff0c;但此时首地址不再是0000H&#xff0c;而是程…...

计算机网络-ip数据报

在图中&#xff0c;网络层包含了四种协议&#xff1a;ARP、IP、ICMP、IGMP&#xff0c;由上下关系表明&#xff0c;ARP为IP协议服务&#xff0c;IP为ICMP和IGMP服务。 IP数据报格式 此处不区分数据报和分组的概念&#xff1a;当数据部分过长时&#xff0c;将数据部分拆分&…...

从零开始学C

以下是 该如何学习C语言的【思维导图】以及部分重点知识点的【博客链接】。其实C语言并不难&#xff0c;难的是没有人去教&#xff0c;没有耐心去学。不知道从哪下手学习&#xff0c;我将C的知识点做成一个思维导图&#xff0c;以供迷茫的小白参考&#xff0c;哪里不会&#xf…...

【云原生】手把手带你从零开始搭建kubernetes最新版本实战

文章目录前言一. 实验环境二. k8s 的介绍三 . k8s的安装3.1 搭建实验环境3.1.1 硬件层面的要求3.1.2 软件层面环境配置3.2 docker的安装3.2.1 搭建docker3.2.2 部署 cri-dockerd3.3 部署k8s3.3.1 配置添加阿里云的yum源3.3.2 安装kubeadm kubelet kubectl3.3.3 k8s-master节点初…...

trivy os软件包扫描原理分析

具体可以基于之前的博客来做 基于trivy获取基础镜像 参数修改一下&#xff1a; cliOpt.ListAllPkgs true 结果中会带有如下格式的结果&#xff1a; "Results":[{"Target":"192.168.1.94:443/test22/centos:7 (centos 7.9.2009)","Clas…...

算法训练营 day48 动态规划 完全背包 零钱兑换 II 组合总和 Ⅳ

算法训练营 day48 动态规划 完全背包 零钱兑换 II 组合总和 Ⅳ 完全背包 有N件物品和一个最多能背重量为W的背包。第i件物品的重量是weight[i]&#xff0c;得到的价值是value[i] 。每件物品都有无限个&#xff08;也就是可以放入背包多次&#xff09;&#xff0c;求解将哪些物…...

Java 基础(1)—泛型简单使用

一、泛型定义及作用 泛型是一种编程机制&#xff0c;允许在编写代码时使用参数化类型&#xff0c;以在编译时实现类型安全。 以下是泛型作用&#xff1a; 增强代码可读性和可维护性&#xff1a;通过在代码中使用泛型参数&#xff0c;可以使代码更清晰、更具有可读性和可维护性…...

内存卡损坏了怎么恢复?

内存卡损坏了怎么恢复?现在我们身边有不少电子设备都是用存储卡来存储数据的。一旦需要方便我们直接导出使用。但这存储的数据也不是一定安全的&#xff0c;当我们将内存卡连接到电脑时&#xff0c;难免会碰到病毒、格式化等提示&#xff0c;在这些情况下&#xff0c;可能会导…...

Mysql使用规范(纯技术和实战建议)

1、事务隔级别: &#xff08;强制&#xff09;&#xff1a;Repeatable-Read&#xff08;重复读&#xff09;&#xff0c;且不能在会话操作时临时开启隔离级别。 注&#xff1a; Repeatable-Read&#xff08;重复读&#xff09;隔离级别解决不了幻读。 可用 show variables l…...

Netty源码解读-EventLoop(二)

一、简介 NioEventLoop的重要组成&#xff1a;Selector、线程、任务队列&#xff0c;他既会处理io事件&#xff0c;也会处理普通任务和定时任务. 1.下面是Selector&#xff0c;注意有两个哦后面会讲 2.下面的爷爷类提供的Thread变量&#xff0c;其实下面发excutor用的就是这个…...

OSI模型详解

今天&#xff0c;我们详解OSI&#xff08;Open System Inter-connection Reference Model&#xff09;模型&#xff0c;来看看工业物联网的网络互联和数据互通。 OSI模型 1984年&#xff0c;国际标准化组织&#xff08;International Organization for Standardization&#…...

Share Creators完成500万美元融资,以工具化手段帮助企业从数字资产管理中解放

近日&#xff0c;总部位于旧金山湾区的初创公司Share Creators宣布完成了新一轮500万美元的融资&#xff0c;投资方为五源资本和福昕PDF。本轮融资主要用于扩大客户基础&#xff0c;并加速在美国、欧洲和亚洲的业务发展。近几年&#xff0c;企业内容及数字资产管理全球市场正在…...

mongodb源码分析session执行handleRequest命令find过程

mongo/transport/service_state_machine.cpp已经分析startSession创建ASIOSession过程&#xff0c;并且验证connection是否超过限制ASIOSession和connection是循环接受客户端命令&#xff0c;把数据流转换成Message&#xff0c;状态转变流程是&#xff1a;State::Created 》 St…...

CMake基础:构建流程详解

目录 1.CMake构建过程的基本流程 2.CMake构建的具体步骤 2.1.创建构建目录 2.2.使用 CMake 生成构建文件 2.3.编译和构建 2.4.清理构建文件 2.5.重新配置和构建 3.跨平台构建示例 4.工具链与交叉编译 5.CMake构建后的项目结构解析 5.1.CMake构建后的目录结构 5.2.构…...

全球首个30米分辨率湿地数据集(2000—2022)

数据简介 今天我们分享的数据是全球30米分辨率湿地数据集&#xff0c;包含8种湿地亚类&#xff0c;该数据以0.5X0.5的瓦片存储&#xff0c;我们整理了所有属于中国的瓦片名称与其对应省份&#xff0c;方便大家研究使用。 该数据集作为全球首个30米分辨率、覆盖2000–2022年时间…...

Robots.txt 文件

什么是robots.txt&#xff1f; robots.txt 是一个位于网站根目录下的文本文件&#xff08;如&#xff1a;https://example.com/robots.txt&#xff09;&#xff0c;它用于指导网络爬虫&#xff08;如搜索引擎的蜘蛛程序&#xff09;如何抓取该网站的内容。这个文件遵循 Robots…...

用鸿蒙HarmonyOS5实现中国象棋小游戏的过程

下面是一个基于鸿蒙OS (HarmonyOS) 的中国象棋小游戏的实现代码。这个实现使用Java语言和鸿蒙的Ability框架。 1. 项目结构 /src/main/java/com/example/chinesechess/├── MainAbilitySlice.java // 主界面逻辑├── ChessView.java // 游戏视图和逻辑├──…...

Modbus RTU与Modbus TCP详解指南

目录 1. Modbus协议基础 1.1 什么是Modbus? 1.2 Modbus协议历史 1.3 Modbus协议族 1.4 Modbus通信模型 🎭 主从架构 🔄 请求响应模式 2. Modbus RTU详解 2.1 RTU是什么? 2.2 RTU物理层 🔌 连接方式 ⚡ 通信参数 2.3 RTU数据帧格式 📦 帧结构详解 🔍…...

数据库——redis

一、Redis 介绍 1. 概述 Redis&#xff08;Remote Dictionary Server&#xff09;是一个开源的、高性能的内存键值数据库系统&#xff0c;具有以下核心特点&#xff1a; 内存存储架构&#xff1a;数据主要存储在内存中&#xff0c;提供微秒级的读写响应 多数据结构支持&…...

MeshGPT 笔记

[2311.15475] MeshGPT: Generating Triangle Meshes with Decoder-Only Transformers https://library.scholarcy.com/try 真正意义上的AI生成三维模型MESHGPT来袭&#xff01;_哔哩哔哩_bilibili GitHub - lucidrains/meshgpt-pytorch: Implementation of MeshGPT, SOTA Me…...

统计学(第8版)——统计抽样学习笔记(考试用)

一、统计抽样的核心内容与问题 研究内容 从总体中科学抽取样本的方法利用样本数据推断总体特征&#xff08;均值、比率、总量&#xff09;控制抽样误差与非抽样误差 解决的核心问题 在成本约束下&#xff0c;用少量样本准确推断总体特征量化估计结果的可靠性&#xff08;置…...

VASP软件在第一性原理计算中的应用-测试GO

VASP软件在第一性原理计算中的应用 VASP是由维也纳大学Hafner小组开发的一款功能强大的第一性原理计算软件&#xff0c;广泛应用于材料科学、凝聚态物理、化学和纳米技术等领域。 VASP的核心功能与应用 1. 电子结构计算 VASP最突出的功能是进行高精度的电子结构计算&#xff…...