博客
关于我
无穷大0x3f3f3f3f
阅读量:544 次
发布时间:2019-03-07

本文共 528 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

0x3f3f3f3f是一个非常有用的数值,它同时满足两个特定的条件,是最大的符合条件的整数。第一点是这个整数的两倍不能超过0x7f7f7f7f,也就是整数能表示的最大正整数。第二点是这个整数的每8位(每个字节)都是一样的。这意味着它可以被用来初始化数组,因为这是一个典型的使用场景。

在编程中,我们经常需要用到memset函数来初始化一个数组a。这个函数 接受三个参数:目标数组a、转移值val以及数组的大小。由于val的取值范围只能从0x00到0xFF,memset只能将每个字节设置为相同的值。这正好符合我们想要的第二个条件,即每个字节的值都一样。

有时候,我们需要把一个数组初始化为全最小值或者全最大值的负数。不过这会带来一个问题:如果使用arithmetic operations(算术操作)进行初始化,可能会导致溢出。因此,我们需要一个更方便且更容易的方法。

为了简化这个过程,程序员通常会用memset函数将数组初始化为0x3f3f3f3f的值。这个数值看起来像是每个字节都被设置为0x3f,这正好满足了我们前面的两个条件。值得注意的是,0x3f占据了四个字节的位置,因此最终的数值就是0x3f3f3f3f。这也是为什么它被广泛使用的主要原因。

转载地址:http://hddcz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Pandas 将多个数据帧与时间戳索引对齐
查看>>
pandas 将通话数据分割为15分钟的间隔
查看>>
pandas 找到局部最大值和最小值
查看>>
Pandas 按年份分组,按销售列排名,在具有重复数据的数据框中
查看>>
pandas 按日期和年份分组,并汇总金额
查看>>
pandas 数据帧到PostgreSQL表中使用的是没有SQLAlChemy的心理复制2吗?
查看>>
pandas 数据帧多行查询
查看>>
Pandas 数据框:使用线性插值重新采样
查看>>
pandas 数据框将 INT64 列转换为布尔值
查看>>
pandas 数据框将列类型转换为字符串或分类
查看>>
pandas 数据框条件 .mean() 取决于特定列中的值
查看>>
pandas 数据框至海运分组条形图
查看>>
Pandas 数据透视表:列顺序和小计
查看>>
pandas 时序统计的高级用法!
查看>>
pandas 时间序列重新采样结束给定的一天
查看>>
pandas 根据不是常量的第三列的值将值从一列复制到另一列
查看>>
pandas 根据值从多列中的一列查找
查看>>
Pandas 根据布尔条件选择行和列
查看>>
pandas 滚动窗口 - datetime64[ns] 未实现
查看>>
pandas 版本兼容特定的蟒蛇和NumPy配置吗?
查看>>