UNIX 字节序转换函数(ntohl,ntohs, htonl, htons) 实现问题

lvciana 2009-02-18 04:43:23
上述四个函数在<arpa/inet.h>中定义如下:
#define ntohl(x) (x)
#define ntohs(x) (x)
#define htonl(x) (x)
#define htons(x) (x)

请问如上空的宏定义,是如何实现字节序的转换?
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hxl_c0s0d0n 2012-03-19
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小哥,你确定正解太草率了,完全不对,更本不是那几个macro来操作的,netinet/in.h里面有函数的声明,那才是正确的接口,其实ntoh和hton只想同一个函数,glibc用weak_alias作的alias
lvciana 2009-04-11
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呵呵,找到正解,原文如下:
When using these functions we do not care about the actual values ( big endian or little endian ) for the host byte order and the network byte order. What we must do is be certain to call the appropriate function to convert a given value between the host and network byte order. ON THOSE SYSTERMS THAT HAVE THE SAME BYTE ORDERING AS THE INTERNET PROTOCOLS ( BIG ENDIAN ), THESE FOUR FUNCTIONS ARE USUALLY DEFINED AS NULL MACROS.

原文来自《Unix Network Programming Vol 1》 Second Edition, by Richard Stevens, Page 82

呵呵,也就是说我看到的系统的字节序和网络字节序是相同的,因此无需转换,因此为空的宏定义。

challenge99, baihacke 的答案,正解,呵呵~

谢谢大家,散分结贴。
waizqfor 2009-02-18
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帮顶!~
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<arpa/inet.h>里的这4个宏真的什么都没做?
是不是有地方没看全?
baihacker 2009-02-18
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[Quote=引用 2 楼 baihacker 的回复:]
C/C++ code基本操作:
a = (a >> 8) | (a << 8) (short)
[/Quote]
额,看错...不是问如何实现...
由于系统原因,不需要处理呗.
baihacker 2009-02-18
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基本操作:
a = (a >> 8) | (a << 8) (short)

challenge99 2009-02-18
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根本就没有作转换 ^o^

莫非就是大端的系统? 等待解释
内容概要:本文围绕“基于超局部模型与自抗扰ESO观测器的无模型预测电流控制改进策略”展开研究,提出一种结合超局部模型(ULM)与扩张状态观测器(ESO)的无模型预测电流控制(MFPCC)改进方法,旨在提升永磁同步电机(PMSM)电流环的动态响应性能与抗干扰能力。该策略利用超局部模型对系统行为进行局部逼近,避免依赖精确数学模型,同时引入自抗扰控制中的ESO实时观测并补偿系统内外部扰动,有效抑制参数摄动、负载变化及模型不确定性带来的影响。研究通过Simulink搭建完整的控制系统仿真模型,对传统MFPCC与所提改进策略进行对比分析,验证了新方法在电流跟踪精度、响应速度和鲁棒性方面的优越性。; 适合人群:具备电机控制、现代控制理论及Simulink仿真基础的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高性能电机驱动系统中电流环控制器的设计与优化;②为无模型控制与自抗扰控制的融合应用提供技术参考;③支撑相关课题的仿真验证、论文复现与创新方法研究。; 阅读建议:建议读者结合Simulink仿真模型深入理解控制结构与参数整定过程,重点关注ESO的观测性能与扰动补偿机制,并可通过改变负载条件、参数偏差等工况进行鲁棒性测试,进一步掌握该改进策略的核心优势与适用边界。
内容概要:本文围绕Scratch图形化编程平台,详细阐述了《人体感应灯光系统》这一贴近生活的AI科创作品的设计与教学应用。通过模拟真实智能家居中人体感应灯的工作原理,利用Scratch的侦测、逻辑判断、亮度特效调节等功能,实现了人物靠近自动亮灯、延时熄灭及环境亮度自适应等仿真功能。文章系统拆解了从场景搭建、核心逻辑设计、分层编程实现到调试优化的完整开发流程,并提供了基础版与进阶版可直接导入的源码,支持零基础快速上手与高阶创新拓展。同时构建了“基础—进阶—高阶”三层阶梯式教学体系,适配常规课堂、创客社团与赛事培优等多元教学场景,推动中小学AI教育的生活化、实践化与创新化发展。 适合人群:小学高年级至初中阶段学生,信息技术教师,创客教育从业者,以及参与青少年科创赛事的师生。 使用场景及目标:①作为中小学人工智能通识课程的教学案例,帮助学生理解智能感应与控制逻辑;②用于校内创客社团开展项目式学习;③支撑学生参加AI科创类赛事,完成高质量作品创作与答辩准备;④布置为课后综合实践作业,提升动手能力与科技素养。 阅读建议:建议结合提供的Scratch源码进行实践操作,在复现基础上尝试参数调优与功能扩展,如增加音效提示、多区域感应等,深化对编程逻辑与智能系统设计的理解。

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