(char*)&a 计算过程

(char*)&a 是将变量a的地址强制转换为char指针类型，即将a的内存地址转换为一个指向char类型的指针。这个过程是将变量a的内存地址转换为一个指向字符型的指针, 可以用于将整型或其他数据类型的值转换为字符串，或者是进行底层的内存操作等。这种类型转换通常需要谨慎使用，因为它可能会导致类型不匹配或引发未定义行为。

相关问题

请使用JPEG_LS算法针对8*8大小的ARGB像素数据块进行无损压缩和解压. 完善以下解压、压缩函数，其中pClrBlk为原始数据块，pTile为压缩后的数据块 int argb2tile(const unsigned char* pClrBlk, unsigned char* pTile, int* pTileSize) int tile2argb(const unsigned char* pTile, int nTileSize, unsigned char* pClrBlk)

由于JPEG_LS算法是基于预测误差的无损压缩算法，我们需要先对ARGB像素数据块进行预测，然后计算预测误差，最后对误差进行编码。

以下是完善后的压缩和解压函数：

const int MAX_VAL = 255; // 最大像素值
const int NEAR = 0; // 预测模式为NEAR
const int LINEAR = 1; // 预测模式为LINEAR

// 将8位无符号整数转为有符号整数
int signedByte(unsigned char x) {
    if (x > MAX_VAL / 2) return x - MAX_VAL - 1;
    else return x;
}

// 将有符号整数转为8位无符号整数
unsigned char unsignedByte(int x) {
    if (x < 0) return MAX_VAL + x + 1;
    else return x;
}

// 计算预测误差
int predict(int mode, int a, int b, int c) {
    if (mode == NEAR) return a - b;
    else if (mode == LINEAR) return a + b - c;
    else return 0;
}

// 将一个8*8大小的ARGB像素数据块压缩为一个数据块
int argb2tile(const unsigned char* pClrBlk, unsigned char* pTile, int* pTileSize) {
    int mode = NEAR; // 默认预测模式为NEAR
    int x, y, c;
    int pred, diff;
    int nearA, nearB, linearA, linearB, linearC;

    // 压缩后的数据块的第一个字节存储预测模式
    pTile[0] = mode;
    int k = 1; // 压缩后数据的索引

    // 压缩每个像素
    for (x = 0; x < 8; x++) {
        for (y = 0; y < 8; y++) {
            c = y * 4 + x * 32; // 每个像素的索引
            if (x == 0 && y == 0) { // 第一个像素直接记录ARGB值
                for (int i = 0; i < 4; i++) {
                    pTile[k++] = pClrBlk[c + i];
                }
            }
            else { // 其他像素先预测，再计算误差
                nearA = signedByte(pClrBlk[c - 4]); // 左边像素的A值
                nearB = signedByte(pClrBlk[c - 4 + 1]); // 左边像素的R值
                pred = predict(mode, nearA, nearB, 0); // 预测当前像素的R值
                diff = signedByte(pClrBlk[c + 1]) - pred; // 计算R值的误差
                pTile[k++] = unsignedByte(pred); // 存储预测结果
                pTile[k++] = unsignedByte(diff); // 存储误差值

                linearA = signedByte(pClrBlk[c - 4 * 3]); // 上面像素的A值
                linearB = signedByte(pClrBlk[c - 4 * 3 + 1]); // 上面像素的R值
                linearC = signedByte(pClrBlk[c - 4]); // 左边像素的R值
                pred = predict(mode, linearA, linearB, linearC); // 预测当前像素的G值
                diff = signedByte(pClrBlk[c + 2]) - pred; // 计算G值的误差
                pTile[k++] = unsignedByte(pred); // 存储预测结果
                pTile[k++] = unsignedByte(diff); // 存储误差值

                pred = predict(mode, linearA, linearB, 0); // 预测当前像素的B值
                diff = signedByte(pClrBlk[c + 3]) - pred; // 计算B值的误差
                pTile[k++] = unsignedByte(pred); // 存储预测结果
                pTile[k++] = unsignedByte(diff); // 存储误差值
            }
        }
    }

    *pTileSize = k; // 存储压缩后数据的大小

    return 0;
}

// 将一个压缩后的数据块解压为一个8*8大小的ARGB像素数据块
int tile2argb(const unsigned char* pTile, int nTileSize, unsigned char* pClrBlk) {
    int mode = pTile[0]; // 获取预测模式
    int x, y, c;
    int pred, diff;
    int nearA, nearB, linearA, linearB, linearC;

    // 解压每个像素
    for (x = 0; x < 8; x++) {
        for (y = 0; y < 8; y++) {
            c = y * 4 + x * 32; // 每个像素的索引
            if (x == 0 && y == 0) { // 第一个像素直接记录ARGB值
                for (int i = 0; i < 4; i++) {
                    pClrBlk[c + i] = pTile[1 + i];
                }
            }
            else { // 其他像素先预测，再计算误差
                nearA = signedByte(pClrBlk[c - 4]); // 左边像素的A值
                nearB = signedByte(pClrBlk[c - 4 + 1]); // 左边像素的R值
                pred = predict(mode, nearA, nearB, 0); // 预测当前像素的R值
                diff = signedByte(pTile[1 + (x * 8 + y - 1) * 4 + 1]); // 读取R值的误差
                pClrBlk[c + 1] = unsignedByte(pred + diff); // 计算并记录R值

                linearA = signedByte(pClrBlk[c - 4 * 3]); // 上面像素的A值
                linearB = signedByte(pClrBlk[c - 4 * 3 + 1]); // 上面像素的R值
                linearC = signedByte(pClrBlk[c - 4]); // 左边像素的R值
                pred = predict(mode, linearA, linearB, linearC); // 预测当前像素的G值
                diff = signedByte(pTile[1 + (x * 8 + y - 1) * 4 + 2]); // 读取G值的误差
                pClrBlk[c + 2] = unsignedByte(pred + diff); // 计算并记录G值

                pred = predict(mode, linearA, linearB, 0); // 预测当前像素的B值
                diff = signedByte(pTile[1 + (x * 8 + y - 1) * 4 + 3]); // 读取B值的误差
                pClrBlk[c + 3] = unsignedByte(pred + diff); // 计算并记录B值
            }
        }
    }

    return 0;
}

注意，在压缩过程中，我们将每个像素的ARGB值分别存储，因此压缩后的数据块大小为8x8x4=256字节。在解压过程中，我们需要根据压缩后的数据索引计算出对应像素的ARGB值。

定义函数add_float(char* a, char* b, char* res)实现两个正浮点数a, b的精确加法。 注意：只需要实现函数add_float，函数中没有任何输入输出。 函数的输入参数char* a和char* b都是用字符串表示的正浮点数。保证a, b一定都包含一个字符是小数点'.'，保证其余字符全是0-9的数字。保证a, b不超过128个字符。 函数的输出参数char* res，保证浮点数a+b的结果不超过 128 个字符。 要求res字符串必须包含小数点'.'（即使结果是像下面 sample 1 这样并没有小数部分）。 要求res字符串没有任何多余的前缀字符'0'和后缀字符'0'（即使结果像下面 sample 2 这样没有整数部分）。 注意：虽然要求结果字符串res必须有小数点且没有任何前缀后缀0，但是并不保证字符串a, b满足这两点。 平台会对你编写的代码进行测试： 测试输入：0.1 0.9 预期输出： 1. 注意：不是1.0 测试输入：.01 .09 预期输出： .1 注意：不是0.1，也不是0.10 点击复制后，将打开C知道体验页

下面是实现两个正浮点数精确加法的函数add_float：

void add_float(char* a, char* b, char* res)
{
    int len_a = strlen(a);
    int len_b = strlen(b);
    int dot_pos_a = strchr(a, '.') - a; // 小数点在字符串a中的位置
    int dot_pos_b = strchr(b, '.') - b; // 小数点在字符串b中的位置
    int len_res = 0; // 结果字符串的长度
    int carry = 0; // 进位标志

    // 把a和b的小数点移动到同一位置，方便计算
    if (dot_pos_a > dot_pos_b) {
        for (int i = dot_pos_b; i < dot_pos_a; i++) {
            b[i] = b[i + 1];
        }
        b[dot_pos_a] = '.';
        dot_pos_b = dot_pos_a;
    }
    else if (dot_pos_a < dot_pos_b) {
        for (int i = dot_pos_a; i < dot_pos_b; i++) {
            a[i] = a[i + 1];
        }
        a[dot_pos_b] = '.';
        dot_pos_a = dot_pos_b;
    }

    // 计算结果字符串的整数部分
    for (int i = dot_pos_a - 1, j = dot_pos_b - 1; i >= 0 || j >= 0; i--, j--) {
        int num_a = (i >= 0 ? a[i] - '0' : 0);
        int num_b = (j >= 0 ? b[j] - '0' : 0);
        int sum = num_a + num_b + carry;
        res[len_res++] = sum % 10 + '0';
        carry = sum / 10;
    }

    // 如果有进位，需要在结果字符串的最高位加1
    if (carry) {
        res[len_res++] = '1';
    }

    // 翻转结果字符串，得到正确的整数部分
    for (int i = 0, j = len_res - 1; i < j; i++, j--) {
        char temp = res[i];
        res[i] = res[j];
        res[j] = temp;
    }

    // 在结果字符串中插入小数点
    res[len_res++] = '.';

    // 计算结果字符串的小数部分
    for (int i = dot_pos_a + 1, j = dot_pos_b + 1; i < len_a || j < len_b; i++, j++) {
        int num_a = (i < len_a ? a[i] - '0' : 0);
        int num_b = (j < len_b ? b[j] - '0' : 0);
        int sum = num_a + num_b + carry;
        res[len_res++] = sum % 10 + '0';
        carry = sum / 10;
    }

    // 如果有进位，需要在结果字符串中加上进位
    while (carry) {
        res[len_res++] = carry % 10 + '0';
        carry /= 10;
    }

    // 去掉结果字符串中的前缀0
    while (len_res > 1 && res[len_res - 1] == '0') {
        len_res--;
    }

    // 如果最后一位是小数点，也要去掉
    if (res[len_res - 1] == '.') {
        len_res--;
    }

    // 翻转结果字符串，得到最终结果
    for (int i = 0, j = len_res - 1; i < j; i++, j--) {
        char temp = res[i];
        res[i] = res[j];
        res[j] = temp;
    }
}

这个函数的实现思路是：

1. 先将a和b的小数点移动到同一位置，方便计算。
2. 从小数点往前逐位计算结果字符串的整数部分，注意进位。
3. 如果有进位，需要在结果字符串的最高位加1。
4. 翻转整数部分的字符串，得到正确的整数部分。
5. 在结果字符串中插入小数点。
6. 从小数点往后逐位计算结果字符串的小数部分，注意进位。
7. 如果有进位，需要在结果字符串中加上进位。
8. 去掉结果字符串中的前缀0和小数点后面的0。
9. 翻转结果字符串，得到最终结果。

注意在实现过程中要注意细节，例如字符串长度的计算、进位标志的使用、小数点的处理等等。