特别注意：数据类型的字节数在不同环境下可能有不同值

需要注意的是，我们在这里所讨论的各种数据类型所占用的内存字节数，只是在典型情况（32位操作系统，32位主流编译器）下的字节数。在一些特殊环境（64位操作系统、特殊的编译器）下，各种数据类型所占用的字节数可能有所不同。所以，要想获得某种数据类型在当前环境下所占用的字节数，最好的方法是使用sizeof关键字动态地计算其实际的字节数，而不是使用某个固定的字节数。具体方法，可以参看后文对sizeof的介绍。

int a;  // 默认为有符号int类型signed short b;  // 有符号short类型unsighed long c; // 无符号long类型

知道更多：用sizeof牌体重计为数据类型量体重

在现实世界中的人们，无论高矮都有个体重，人们根据自己的体重来决定穿多大尺寸的衣服；而在C++世界中的各种数据类型，同样也都有一个体重，而数据类型的体重，决定了它需要占用多少字节的内存空间。一个数据类型所占用的内存字节数，也就是它的体重。

为什么我们需要知道数据类型的体重？在通过指针直接操作内存对数据进行读写访问的时候，我们往往需要知道这种数据类型所占用的内存字节数，这样我们才能为这些数据分配合适的内存资源，就像我们要为一个人做衣服，先要知道他的身高一样。例如，我们想动态地申请一段内存来保存1024个long类型的数据，这时我们就需要根据每个long类型数据占用的内存字节数来计算一共需要申请多少字节的内存资源来存放这些数据。虽然我们知道long类型的字节数大多数时候是4个字节，但是，我们不能在程序中直接使用这个从天而降的魔数（Magic Number），那样一个不知从何而来的数字会让程序的可维护性变得很差；同时，数据类型占用的字节数就像人的体重一样，是会根据环境的变化而发生变化的，并不是所有平台上的long类型都是4个字节。如果我们在程序中用固定的数字4来表示long数据类型的字节数，在某些平台上这个程序也许会运行正常，但当这个程序移植到另外一个平台时，将有可能因为long数据类型字节数的不同而产生错误。为了提高程序的可维护性，保证程序的可移植性，我们必须在代码中动态地获得数据类型在当前平台上的字节数，并最终计算出需要的内存资源总数。

所有这些关于数据类型字节数的问题，我们都可以使用C++提供给我们的sizeof牌数据类型体重计来一劳永逸地轻松解决。sizeof实际上是C++中的一个操作符，它可以对一个数据类型或者这个数据类型的一个变量或数组进行操作，从而获得这个类型或者变量（数组）实际占用的内存字节数。例如，我们在用memset()函数清零某个数组时，通常用它来计算这个数组的字节数：

#include <cstring> // 引入memset()函数所在的头文件// …// 定义数组int res[1024];// 用sizeof计算res占用的字节数memset(res,0,sizeof(res));

sizeof牌数据类型体重计不仅可以获得内建数据类型（例如，int、long和double等）的体重，它同样也可以获得自定义的结构体或者类所占用的字节数（包含因为字节对齐而添加的字节数）。例如：

// 定义一个结构体struct Human{    char cName[3];   // 3个字节    // char pad;      // 这里因字节对齐，编译器补齐一个字节    int nAge;       // 4个字节};// 声明一个结构体变量Human huZengmei;// 输出结构体的字节数为8，包含因字节对齐而添加的一个字节，即3+1+4=8cout<<"Human结构体占用的字节数是："<<sizeof(Human)<<endl;// 输出结构体变量的字节数，与结构体的字节数相同cout<<"Human对象占用的字节数是："<<sizeof(huZengmei)<<endl;

图3-2 sizeof牌体重计

float fPrice = 3.5;    // 用float类型的变量fPrice表示西红柿3.5元一斤

在C++中，我们将小数称为浮点数，而将表示小数的数据类型称为浮点型数值类型。这里大家一定会问：为什么小数被称为浮点数？而其中的“浮”又是什么意思呢？

这一切，都与小数在Ｃ++中的表达方式有关系。所谓的浮点，是相对于定点而言。比如，我们要在Ｃ++中表达这样两个小数：

100000000000.00.000000000001

100000000000.000000000000000000000000.000000000001

小数 1 指数  11（小数点往左移动了11位）小数 1 指数 -12（小数点往右移动了12位）

double fD = 0.0000003;   // 用double类型的变量表示支原体细胞的直径

知道更多：如何产生随机数？

所谓随机数，通俗地讲，就是由计算机通过一定的随机数算法所产生的，按照某种规律分布（平均分布或正态分布）的某个大小范围内的数字。在程序设计中，随机数广泛地被应用在测试、游戏、仿真以及安全等领域。所以，掌握各种随机数的产生方式，也成为我们使用C++进行开发的一个必备技能。

在C++11中，一个随机数的产生需要由随机引擎（engine）对象和分布（distribution）对象两部分共同完成。其中，分布对象负责随机数的取值范围和分布。比如，使用uniform_int_distribution分布，表示将引擎产生的随机数字平均分布在某个范围内；而使用normal_distribution分布，则表示将这些随机数字正态分布在某个范围。相应地，引擎对象则负责根据分布对象确定的取值范围和分布产生相应的随机数字。当我们在程序中确定随机数产生所需要的引擎对象和分布对象后，就可以用引擎对象作为参数，调用分布对象这个函数对象，从而得到我们所需要的随机数了。例如，网站登录验证码的产生就需要用到随机数：

// 引入随机数引擎和分布所在的头文件#include <random>#include <iostream>// 使用std名字空间using namespace std;int main(){        // 定义一个默认的随机数引擎        default_random_engine reng;         // 构建一个从0到25之间的平均分布        uniform_int_distribution<int>  uni_dist(0,25);                 // 使用random_device设置随机数引擎的种子，        // 以防止每次运行都产生相同的伪随机数序列        random_device  rnd_device;         reng.seed(rnd_device());          // 验证码一共4位        const int n = 4;            char code[n]; // 保存验证码的字符数组        // 提示输入验证码        cout<<"请输入下面的验证码："<<endl;        // 利用for循环产生4个验证码字母字符        for (int i = 0; i < n; ++i)        {             // uni_dist(reng)表示让reng引擎按照uni_dist分布，             // 产生取值在0到25之间呈平均分布的随机数             // 然后在‘A’的基础上向后偏移，就得到了随机的验证码字母字符             code[i] = ‘A‘ + uni_dist(reng);              // 输出验证码字母字符             cout<<code[i];         }         // …                             return 0;}

另外，这个程序只是利用随机数产生了验证码字符，接下来，我们还需要接收用户的输入，并与当前的验证码进行比较，以此来判断用户输入是否正确。这些工作，就留给大家在学习了后面的内容（各种控制结构、字符串处理等）之后，自己动手来完成了。相信大家很快就可以做到这一点。

原文地址：http://www.cnblogs.com/nihaoCPP/p/3978337.html