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
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV图像拼接--Stitching detailed使用与参数介绍
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV快速傅里叶变换(FFT)用于图像和视频流的模糊检测(建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型介绍与使用(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV轮廓检测提取图像前景
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
查看>>